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以下为代码:
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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。
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
有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解,今天小编就整理出来分享给大家。
Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组,元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹,即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
def get_fanc(a):
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