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,...
return sum([(x - average) ** 2 for x in records]) / len(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...
def average(data): """求均值""" return sum(data) / len(data) def variance(data): """求方差""" x_bar = average(data) total = 0 for num in data: total += (num - x_bar) ** 2 return total / (len(data) - 1) def standard_deviation(data): """求标准差""" return math....
(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]) /...
平方根 import math math.sqrt(x) math模块里面有一些常用的数学运算的函数,具体的请参考相应的文档 赞 回复 元创 (我的专业是打酱油) 2008-10-12 01:33:40 http://www.astro.cornell.edu/staff/loredo/statpy/ 赞 回复 网络机器人 (_.min(topics, x => x.reply)) 2015-09-18 01:35:25 ...
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...
标准差(Standard Deviation)是描述数据集中数据分散程度的指标之一。在统计学中,标准差是方差的平方根,可以衡量数据的离散程度。在Python中,我们可以利用numpy包来快速计算数据的标准差。 统计学中的标准差 在统计学中,标准差是用来衡量数据集中各个数据点与均值之间的离散程度。标准差越大,数据的离散程度越大,反之亦...
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...