和与平均值python，输入三个数，求出这三个数的和以及平方值并输出。分三行输入，结果分两行输出，保留2位小数

可以使用以下代码来实现：

a = float(input())  # 第一个数
b = float(input())  # 第二个数
c = float(input())  # 第三个数

# 求和
sum = a + b + c

# 求平方和
squares_sum = a**2 + b**2 + c**2

# 输出结果
print("{:.2f}".format(sum))
print("{:.2f}".format(squares_sum))

这里使用 `input()` 函数获取三个数的值，并使用 `float()` 将其转换为浮点数。然后分别计算这三个数的和与平方和，并使用 `print()` 函数将结果输出，其中使用了格式化输出 `{:.2f}` 来保留两位小数。

相关问题

python 在一个文件夹中有很多csv文件，每个csv文件里都是第一列是预测值，第二列为真实值，第三列是“绝对误差”，第四列是“相对误差”，并且这四列都有24行数据，怎么求出每个csv文件里前两列预测值和真实值之间的均方根误差RMSE值，然后保存成新的csv文件

要计算每个CSV文件中预测值和真实值之间的均方根误差（RMSE），你可以使用Python的Pandas库来处理数据，以及NumPy库来计算平方根。以下是执行这一任务的步骤：

1. 导入必要的库，Pandas用于数据处理，NumPy用于数学运算。
2. 设置一个循环，遍历目标文件夹中的所有CSV文件。
3. 使用Pandas读取每个CSV文件的内容。
4. 计算预测值与真实值之差的平方。
5. 对差的平方取平均，得到均方误差（MSE）。
6. 对MSE开平方根得到RMSE。
7. 将RMSE保存到一个新的CSV文件中。

下面是Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import os

# 设置文件夹路径
folder_path = 'path_to_your_folder'

# 遍历文件夹中的每个CSV文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.csv'):
        # 读取CSV文件
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        data = pd.read_csv(file_path)
        
        # 确保数据有四列并且第一列和第二列分别是预测值和真实值
        if data.shape[1] >= 4:
            # 计算绝对误差的平方
            squared_errors = (data.iloc[:, 0] - data.iloc[:, 1]) ** 2
            
            # 计算均方误差
            mse = squared_errors.mean()
            
            # 计算均方根误差
            rmse = np.sqrt(mse)
            
            # 保存RMSE值到新的CSV文件中
            rmse_df = pd.DataFrame({'File': [filename], 'RMSE': [rmse]})
            rmse_df.to_csv(os.path.join(folder_path, f'{filename}_RMSE.csv'), index=False)

请注意，这段代码假设所有的CSV文件都具有相同的列结构，并且第一列是预测值，第二列是真实值。你需要根据实际情况调整代码中的列索引。

每行3个值共192行，第一列数值设为Z，第二列数值设为Y，第三列数值设为Z，每组数据平方和开根

这是一个关于矩阵运算的问题。假设你有一个192行、3列的二维数组，其中第一列全为Z值，第二列全为Y值，第三列也全为Z值。对于这样的数据集，你可以按如下步骤计算每行的平方和再取平均值：

1. 首先，你需要对每一行的三个元素分别进行平方操作。
2. 然后，将这三个平方数相加得到该行的总平方和。
3. 对于每行的总平方和，你需要求其平方根。

这个过程可以表示为数学公式：
- 对于第i行，计算 (Z_i^2 + Y_i^2 + Z_i^2)
- 计算结果的平方根：sqrt((Z_i^2 + Y_i^2 + Z_i^2))

如果你需要编程实现，例如在Python中，可以用pandas库简化操作，代码可能会像这样：

import pandas as pd

# 假设data是一个包含三列的DataFrame，每列对应Z, Y, Z
row_sums = data.iloc[:, :3].pow(2).sum(axis=1)  # 计算每行的平方和
average_root_sum = row_sums.apply(np.sqrt)  # 应用sqrt函数取每个平方和的平方根