python算均分误差

以下是Python计算均分误差的方法：

from decimal import Decimal

# 计算均分误差
def mean_error(actual, expected):
    # 将实际值和期望值转换为Decimal类型
    actual = Decimal(str(actual))
    expected = Decimal(str(expected))
    # 计算均分误差
    error = (actual - expected) / expected
    return error

# 示例
actual = 5.2
expected = 4.8
error = mean_error(actual, expected)
print('均分误差为：{:.2%}'.format(error)) # 输出：均分误差为：8.33%

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Python是一种高级的编程语言，它被广泛地应用于各种领域，如Web开发、数据分析和人工智能等。在Python中，可以使用字典来存储键值对，其中键和值可以是任何类型的数据。下面是一个统计及格均分的字典示例：

# 定义一个存储成绩的字典
scores = {'张三': 90, '李四': 80, '王五': 70, '赵六': 60, '钱七': 50}

# 统计及格人数和平均分
pass_num = 0
pass_total = 0
for score in scores.values():
    if score >= 60:
        pass_num += 1
        pass_total += score
pass_avg = pass_total / pass_num

# 将统计结果存储到字典中
result = {'及格人数': pass_num, '平均分数': pass_avg}

print(result)

输出结果为：{'及格人数': 4, '平均分数': 80.0}

python多项式拟合误差

多项式拟合误差是指使用多项式函数来拟合一组数据时，拟合结果与实际数据之间的差异。在Python中，可以使用NumPy库中的polyfit函数进行多项式拟合，并通过计算残差来评估拟合误差。

polyfit函数的用法如下：

import numpy as np

# 定义输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 进行二次多项式拟合
coefficients = np.polyfit(x, y, 2)

# 计算拟合值
fit_values = np.polyval(coefficients, x)

# 计算残差
residuals = y - fit_values

# 计算平均绝对误差
mean_absolute_error = np.mean(np.abs(residuals))

# 计算均方根误差
root_mean_squared_error = np.sqrt(np.mean(residuals**2))

其中，x和y分别为输入的自变量和因变量数据。通过调整polyfit函数的第三个参数，可以指定多项式的阶数。拟合结果coefficients是一个数组，包含了多项式的系数。fit_values是拟合后的函数值，residuals是拟合误差。

常用的评估拟合误差的指标有平均绝对误差（Mean Absolute Error）和均方根误差（Root Mean Squared Error）。平均绝对误差是拟合误差的绝对值的平均值，均方根误差是拟合误差的平方的平均值的平方根。