python如何求方差平均数

⑴ python导入csv数据后怎么计算平均数和方差

你好，禅羡这个图片看着不是很清楚丛袭含，去掉时间第一列是“五粮液”吗
你可以直接用 fim_data[“五粮液”].mean()
结果不对不排渗笑除你的数据确实是均值为72

⑵ 用Python怎么算Mean和standard deviation

可以用numpy模块实现：

importnumpy

defcal_mean_std(sum_list_in):
#type:缓明猜(list)->tuple
N=sum_list_in.__len__()
narray=numpy.array(sum_list_in)
sum=narray.sum()
mean=sum/N

narray_dev=narray-mean
扰型narray_dev=narray_dev*narray_dev
sum_dev=narray_dev.sum()
DEV=float(sum_dev)/float(N)
槐烂STDEV=numpy.math.sqrt(DEV)
print"mean:",mean,";DEV:",DEV,";STDEV:",STDEV
returnmean,DEV,STDEV

均值为mean，方差为DEV，标准差是STDEV

传入数据是一个list：sum_list_in

⑶ python怎么算平均值

• 首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式.

  输入：待输入计算平均数的数。

  处理：平均数算法

  输出：平均数

• 明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE

  工具，并新建一个python文件，命名为test6.py.

  

⑷ 在Python库中的static模块用什么函数可以求数据的样本方差

在Python库中的`statistics`模块中，可以使用`variance()`函数来计算数据的样本方差。该函数需要传入一个数字型的可迭代对象（比如列表、元组等），然后返回数据的样本方差。

以下是一个计算样本方差的示例代码：

```python
import statistics

data = [1, 3, 4, 2, 6, 5]

# 计算数据的样本方差
variance = statistics.variance(data)

print("数据的样本方差为：", variance)
```

在上述代码中，我们首先定义了一个包含多个数值的列表`data`，然后使用`statistics.variance()`函数来求这些数值的样哪亩本余缓梁方差，并将结竖运果输出到屏幕上。

⑸ python输入 3 个数,这里指定为 11,2,5,计算它们的均值和方差.

importnumpyasnp
arr=[11,2,5]
arr_mean=np.mean(arr)
arr_var=np.var(arr)
print("平均值为：%f"%arr_mean)
print("方差为：%f"%arr_var)

⑹ python如何求平均数

import numpy as np
score1=[23,44,67,51]
average=sum(score1)/len(score1)
print('平均数是:{}'.format(average))

⑺ 2 如何用Python进行数据计算

numpy计算平均数 标准差 相关系数等基本知识

NumPy 是python 语言的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。

#导入Numpy库，并命名为np

import numpy as np

#创建一维数组

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地创建连续数组，比如我使用arange或linspace函数进行创建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一个有终点和起点、固定步长的排列，如起点是1，终点是4，步长为1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一个有终点和起点、元素个数的的排列，如起点是1，终点是9，元素个数为5,即【1,3,5,7,9】

#通过NumPy可以自由地创建等差数组，同时也可以进行加、减、乘、除、求n次方和取余数。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位数：np.median(a)

求取加权平均数：np.average(a)

求取方差：var() np.var(a)

求取最小值：np.amin(a)

求取最大值：np.amax(a)

将两个数相加：np.add(x1, x2)

将两个数相减：np.subtract(x1, x2)

将两个数相乘：np.multiply(x1, x2)

将两个数相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相关系数计算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩阵)

⑻ python输入并运行求平均值的程序

可以定义一个数组，python没有内置avg（）方法，但却有求和函数sum（），我们求得总和后，用这个数除以数组的长度，就是平均数了。

参考代码：

num_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
total = sum(num_list)
length = len(num_list)
avg = total/length
print(f'平均数为{avg}')

以上代码运行结果：

⑼ 求一个python程序，计算三个数的平均数和方差

def fangcha():
a=float(raw_input("请输入a:"))
b=float(raw_input("请输入b:"))
c=float(raw_input("请输入C:"))
d=(a+b+c)/3.0
e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0
print "平均数是:%f方差是：%f" %(d,e)
fangcha()
Python2.7可用

⑽ 用python求数据表中数据的均值与方差

以下为代码：

numstr = input("请输入全部数据：用英文逗号(,)，中文逗号(，)，

空格( )，制表符(tab键)或换行(请一次性复制过来)中的一种统一分隔数据：")

if "," in numstr:

numlist = numstr.split(",")

elif "，" in numstr:

numlist = numstr.split("，")

elif " " in numstr:

numlist = numstr.split(" ")

elif " " in numstr:

numlist = numstr.split(" ")

elif " " in numstr:

numlist = numstr.split(" ")

else:

numlist = [numstr]

numlist = list(map(lambda x:x.strip(",").strip("，").

strip(" ").strip(" ").strip(" "), numlist))

for i in numlist.():

try:

a = float(i)

except:

numlist.remove(i)

print("已过滤字符串：%s"%i)

#好了，上面很多只是方便用户而已（但还是有一些有用的），主要是下面

numlist = list(map(lambda x:float(x), numlist))#所有字符串转为浮点

print("最终数列：",numlist)#输出最终数列，进行核对

average = sum(numlist)/len(numlist)#用数列和除以出列长度得到平均数

variance = 0#方差，先记为0

for i in numlist:#遍历列表

variance += (i - average) ** 2#反正就是公式对吧，先加进去

variance /= len(numlist)#还是公式，那一长串还得除以一个数列长度

print("均值：%.2f 方差：%.2f"%(average, variance))#分两行输出

以下为输出效果：

请输入全部数据：用英文逗号(,)，中文逗号(，)，空格( )，制表符(tab键)或换行(请一次性复制过来)中的一种统一分隔数据：38,22,99,10,99,7, 25,,40

已过滤字符串：

最终数列： [38.0, 22.0, 99.0, 10.0, 99.0, 7.0, 25.0, 40.0]

均值：42.50

方差：1181.75

以下为解析：

平均值的思路就是总和除以列表长度，方差的思路就是把所有的(x-均值)²加起来，最后再除以一个长度即可。

本程序的优点：输入时逗号后出现空格与不小心多打逗号等情况都不会出问题，可以接受小数，可以先输出最终数列以供核对。