方法一:使用math库 Python的math库提供了许多用于数学计算的函数,其中就包括计算标准差的函数。下面是一个使用math库计算标准差的例子: importmath data=[1,2,3,4,5]mean=sum(data)/len(data)variance=sum((x-mean)**2forxindata)/len(data)std_dev=math.sqrt(variance)print("标准差:",std_dev) 1. ...
可以用numpy模块实现：import numpydef cal_mean_std(sum_list_in): # type: (list) -> tuple N = sum_list_in.__len__() narray = numpy.array(sum_list_in) sum = narray.sum() mean = sum / N narray_dev = narray - mean narray_dev = narray_dev ...
standard_deviation = 5 x_values = np. arange(-30, 30, 0.1) y_values = scipy.stats.norm(mean, standard_deviation) plt.plot(x_values, y_values. pdf(x_values)) 正态分布的概率密度函数为: 是均值, 是常数, 是标准差。 QQ 图 我们可以使用 QQ 图来直观地检查样本与正态分布的接近程度。 计...
standard_deviation = math.sqrt(variance) print(str(standard_deviation)) # result = 0.5034812645401129 #当然如果你使用了numpy,那么求标准差将会十分的简单: import numpy as np # Sample Date - SH000300 Earning in 2017-03 datas = [0.16, -0.67, -0.21, 0.54, 0.22, -0.15, -0.63, 0.03, 0.88,...
def get_standard_deviation(records): """ 标准差 == 均方差 反映一个数据集的离散程度 """ variance = get_variance(records) return math.sqrt(variance) def get_rms(records): """ 均方根值 反映的是有效值而不是平均值 """ return math.sqrt(sum([x ** 2 for x in records]) / len(record...
(records) def get_standard_deviation(records): """ 标准差 == 均方差 反映一个数据集的离散程度 """ variance = get_variance(records) return math.sqrt(variance) def get_rms(records): """ 均方根值 反映的是有效值而不是平均值 """ return math.sqrt(sum([x ** 2 for x in records]) /...
标准差(standard deviation)numpy自带一些函数接口,可以用来很方便的计算一组数据的均值(mean),方差(variance)和标准差(standard deviation)。 均值(mean) 代码语言:javascript 复制 >>>a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])>>>np.mean(a)5.0 除了np.mean函数,还有np.average函数也可以用来计算mean,不一样...
as np2import scipy.stats as stats34defstatistical_analysis(data):5 mean = np.mean(data)6 std_dev = np.std(data)7return mean, std_dev89# 使用示例10data = np.random.normal(, 1, 1000)11mean, std_dev = statistical_analysis(data)12print(f"Mean: {mean}, Standard Deviation: {std...
importmathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsdefstd_plot():"""draw standard deviation normal distribution"""mu=0.0# meansd=1.0# stdx=np.linspace(mu-5*sd,mu+2*sd,50)# x rangey=stats.norm.pdf(x)plt.plot(x,y,"r",linewidth=2)plt.grid(True)# 显示网格线plt.sh...
print("Mean:", mean)print("Median:", median)print("Standard Deviation:", stddev) 10、卡方分布 卡方分布(Chi-Square Distribution)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。它描述的是k个独立的标准正态分布变量的平方和,且服从自由度为k的卡方分布。卡方分布常用于假设检验...