Python计算样本均值
时间: 2023-11-05 19:53:35 浏览: 51
要使用Python计算样本均值,你可以使用numpy库中的mean()函数。你需要将样本数据作为输入传递给该函数。以下是一个使用numpy计算样本均值的示例代码:
import numpy as np
# 假设样本数据存储在名为sample的列表中
sample = [1, 2, 3, 4, 5]
# 计算样本均值
mean = np.mean(sample)
# 打印结果
print("样本均值:", mean)
请注意,你需要导入numpy库,并将样本数据存储在一个列表或numpy数组中。然后,你可以使用mean()函数计算样本均值,并使用print()函数打印结果。在上述示例中,样本数据为[1, 2, 3, 4, 5],计算得到的样本均值为3.0。
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python求样本均值
可以使用Python中的numpy库来求样本均值。假设有一个包含n个样本的一维数组data,可以使用以下代码计算样本均值:
```python
import numpy as np
mean = np.mean(data)
```
其中,np.mean()函数计算数组的均值。
python求样本向量均值
可以使用 NumPy 库来求样本向量的均值,可以使用 `numpy.mean()` 函数来实现。假设有一个包含 n 个样本向量的矩阵 X,每个样本向量有 m 个特征值,则可以使用以下代码来计算样本向量的均值:
```python
import numpy as np
X = np.random.rand(n, m) # 生成一个 n 行 m 列的随机矩阵
mean_vec = np.mean(X, axis=0) # 计算样本向量的均值,axis=0 表示沿着第一维度求均值
```
其中,`mean_vec` 就是样本向量的均值向量,它是一个长度为 m 的一维数组。