不用numpy库编写函数,该函数接收一个列表参数,返回该列表的均值、方差、标准差
时间: 2023-07-14 11:12:13 浏览: 38
可以使用Python内置的数学库`math`来计算均值、方差、标准差。
以下是一个不使用`numpy`库的函数,接收一个列表参数,返回该列表的均值、方差、标准差的实现:
```python
import math
def calc_mean_var_std(lst):
n = len(lst)
mean = sum(lst) / n
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in lst) / n
std_dev = math.sqrt(variance)
return mean, variance, std_dev
```
这个函数的实现过程:
1. 获取列表长度n
2. 计算列表均值mean,即所有元素之和除以n
3. 计算方差variance,即所有元素与均值偏差的平方和除以n
4. 计算标准差std_dev,即方差的平方根
5. 返回mean、variance、std_dev三个值
示例代码和结果:
```python
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
mean, variance, std_dev = calc_mean_var_std(lst)
print("均值:", mean)
print("方差:", variance)
print("标准差:", std_dev)
```
输出结果为:
```
均值: 3.0
方差: 2.0
标准差: 1.4142135623730951
```
相关问题
编写函数,该函数接收一个列表参数,返回该列表的均值、方差、标准差
可以使用Python中的numpy库来计算均值、方差和标准差。以下是一个示例函数:
```python
import numpy as np
def stats(lst):
mean = np.mean(lst)
var = np.var(lst)
std = np.std(lst)
return mean, var, std
```
调用该函数并打印结果:
```python
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
mean, var, std = stats(lst)
print("均值:", mean)
print("方差:", var)
print("标准差:", std)
```
输出结果如下:
```
均值: 3.0
方差: 2.5
标准差: 1.5811388300841898
```
编写python函数,要求:已知均值和方差,输出一个范围在a,b之间的符合正态分布数组
这是一个简单的实现:
```python
import numpy as np
def generate_normal_distribution(mean, std_dev, a, b, size=100):
# 生成符合正态分布的数组
arr = np.random.normal(mean, std_dev, size)
# 将数组裁剪到指定范围
arr = arr[(arr >= a) & (arr <= b)]
return arr
```
其中,`mean` 和 `std_dev` 分别代表正态分布的均值和标准差,`a` 和 `b` 分别是指定的范围。可以通过调整 `size` 参数来生成不同大小的数组。