标准差和均方差是一回事嘛
时间: 2024-04-12 09:33:37 浏览: 13
标准差和均方差是两个不同的统计量,但它们之间存在关联。
均方差(Mean Squared Deviation)是一组数据中各个数据与其平均值之差的平方的平均值。它表示了数据与其均值之间的离散程度,值越大表示数据的离散程度越大。
标准差(Standard Deviation)是均方差的平方根。它衡量数据的离散程度,与均方差相比,标准差的单位与原始数据相同,因此更为常用。标准差越大表示数据的离散程度越大。
所以,标准差是均方差的平方根,二者在衡量数据的离散程度上具有相似的作用,但单位不同。
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实现一个 Python 函数,能够实现对 iris_list 的无放回随机抽样,函数参数为抽 样列表 data,抽样个数 number ,并测试打印结果。10’ 1 def sampling_without_replacement ( data , number) : 2 # todo • 统计 iris 各列属性均值,方差,标准差,中位数并打印输出。15‘
实现一个 Python 函数,能够实现对 iris_list 的无放回随机抽样,函数参数为抽样列表 data,抽样个数 number ,并测试打印结果。
答:以下是实现代码:
```python
import random
def sampling_without_replacement(data, number):
"""
无放回随机抽样函数
:param data: 抽样列表
:param number: 抽样个数
:return: 抽样结果
"""
if len(data) < number:
return "抽样个数不能大于列表长度!"
else:
return random.sample(data, number)
# 测试
iris_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(sampling_without_replacement(iris_list, 5))
```
输出结果为:
```
[3, 2, 7, 10, 9]
```
说明函数能够实现对 iris_list 的无放回随机抽样,抽样个数为 5。
读取 iris.data 数据集到内存中,并存储为列表命名为 iris_list,里面的元素可以是自定义对象,也可以是 2 维列表,并输出 iris.data 有多少个样本个数,以及有多少种类别。按照第一列属性(sepal length 花萼长度)将上步操作得到的列表升序排序并打印结果。实现一Python 函数,能够实现对 iris_list 的有放回随机抽样,函数参数为抽样列表 data,抽样个数number ,并测试打印结果。 实现一个 Python 函数,能够实现对 iris_list 的无放回随机抽样,函数参数为抽样列表 data,抽样个数 number ,并测试打印结果。统计 iris 各列属性均值,方差,标准差,中位数并打印输出。
好的,我会尽力回答您的问题。以下是我的回答:
1. 读取 iris.data 数据集到内存中,并存储为列表命名为 iris_list,里面的元素可以是自定义对象,也可以是 2 维列表,并输出 iris.data 有多少个样本个数,以及有多少种类别。
```
import csv
iris_list = []
species_set = set()
with open('iris.data', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
if len(row) == 5:
iris_list.append(row)
species_set.add(row[4])
print("iris.data 有", len(iris_list), "个样本")
print("iris.data 有", len(species_set), "种类别")
```
2. 按照第一列属性(sepal length 花萼长度)将上步操作得到的列表升序排序并打印结果。
```
sorted_iris_list = sorted(iris_list, key=lambda x: float(x[0]))
for row in sorted_iris_list:
print(row)
```
3. 实现一Python 函数,能够实现对 iris_list 的有放回随机抽样,函数参数为抽样列表 data,抽样个数number ,并测试打印结果。
```
import random
def random_sample_with_replacement(data, number):
return [random.choice(data) for _ in range(number)]
sample = random_sample_with_replacement(iris_list, 5)
for row in sample:
print(row)
```
4. 实现一个 Python 函数,能够实现对 iris_list 的无放回随机抽样,函数参数为抽样列表 data,抽样个数 number ,并测试打印结果。
```
def random_sample_without_replacement(data, number):
return random.sample(data, number)
sample = random_sample_without_replacement(iris_list, 5)
for row in sample:
print(row)
```
5. 统计 iris 各列属性均值,方差,标准差,中位数并打印输出。
```
import numpy as np
iris_array = np.array(iris_list, dtype=float)
mean = np.mean(iris_array, axis=0)
variance = np.var(iris_array, axis=0)
std_deviation = np.std(iris_array, axis=0)
median = np.median(iris_array, axis=0)
print("各列属性均值:", mean)
print("各列属性方差:", variance)
print("各列属性标准差:", std_deviation)
print("各列属性中位数:", median)
```
希望这些回答能够帮助您!