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def get_fanc(a):
站在用户的角度思考问题,与客户深入沟通,找到舟山网站设计与舟山网站推广的解决方案,凭借多年的经验,让设计与互联网技术结合,创造个性化、用户体验好的作品,建站类型包括:网站制作、成都做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、域名与空间、虚拟空间、企业邮箱。业务覆盖舟山地区。
b,c,d=0,0,0
print(type(a))
e=len(a)
f=sum(a)
b=f/e
for i in a:
c=c+(i-b)
c=c/b
return c
test = [1,2,3]
print(get_fanc(test))
我这边测试表示没有问题
用python算方差可以借助numpy的向量运算来求更快速:
import numpy
narray=numpy.array(nlist)
sum1=narray.sum()
narray2=narray*narray
sum2=narray2.sum()
mean=sum1/N
var=sum2/N-mean**2
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
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 "\t" in numstr:
numlist = numstr.split("\t")
elif "\n" in numstr:
numlist = numstr.split("\n")
elif " " in numstr:
numlist = numstr.split(" ")
else:
numlist = [numstr]
numlist = list(map(lambda x:x.strip(",").strip(",").\
strip("\t").strip("\n").strip(" "), numlist))
for i in numlist.copy():
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\n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。
自定义函数求解即可,参考代码如下:
def f_sigma(x):
# 通过Python定义一个计算变量波动率的函数
# x:代表变量的样本值,可以用列表的数据结构输入
n = len(x)
u_mean = sum(x)/n #计算变量样本值的均值
z = [] #生成一个空列表
for t in range(n):
z.append((x[t]-u_mean)**2)
return (sum(z)/(n-1))**0.5 # n-1 自由度
a = f_sigma(x = [1,2,3])
print('样本方差:', a)