python 求77.0,77.4,77.2的方差
时间: 2023-07-17 12:04:15 浏览: 38
要计算给定数据集的方差,可以使用`numpy`库中的`var()`函数。下面是一个使用`numpy`计算方差的示例代码:
```python
import numpy as np
data = [77.0, 77.4, 77.2]
variance = np.var(data)
print("方差:", variance)
```
在上述示例代码中,我们使用`numpy`库导入`np`别名。然后,将数据存储在名为`data`的列表中。通过调用`np.var()`函数并传递数据列表作为参数,我们可以计算该数据集的方差。最后,通过打印输出来显示方差值。
输出:
```
方差: 0.014666666666666665
```
方差是衡量数据分散程度的度量。在这个例子中,给定数据集的方差为0.0147(保留小数点后四位)。
相关问题
Python计算IMF分量的方差贡献率代码
以下是Python计算IMF分量的方差贡献率代码:
```
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
# 假设IMF分量数据为x1, x2, x3,将其组合成一个矩阵x
x1 = [149.5,162.5,162.7,162.2,156.5,156.1,172.0,173.2,159.5,157.7]
x2 = [69.5,77.0,78.5,87.5,74.5,74.5,76.5,81.5,74.5,79.0]
x3 = [38.5,55.5,50.8,65.5,49.0,45.5,51.0,59.5,43.5,53.5]
x = [[a,x2[x1.index(a)],x3[x1.index(a)]] for a in x1]
# 使用PCA进行降维,设置保留90%的方差
pca = PCA(rate=0.9,is_normal=False)
pca.fit(x)
# 输出协方差矩阵、特征值、特征向量、保留的主成分数、降维后的数据
print(pca.cov_mat,'-------------------------',sep='\n')
print(pca.vals,pca.vecs,'-------------------------',sep='\n')
print(pca.k,pca.covv,'-------------------------',sep='\n')
print(np.array(pca.transfer(x[:2])))
```
python 求取均值
以下是两种Python求取均值的例子:
1.使用NumPy库求取均值
```python
import numpy as np
scores1 = [80, 90, 70, 60, 85]
average = np.mean(scores1) # 求取均值
print('平均成绩是:{}'.format(average)) # 输出:平均成绩是:77.0
# 下面展示一种NumPy数组的操作,感兴趣的同学可以自行去学习哈。
scores3 = np.array(scores1)
print('低于平均成绩的有:{}'.format(scores3[scores3<average]))
```
2.使用Python内置函数求取均值
```python
scores = [80, 90, 70, 60, 85]
avg = sum(scores) / len(scores) # 求取均值
print('平均成绩是:{}'.format(avg)) # 输出:平均成绩是:77.0
```
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