Python个数平均数方差代码

以下是Python计算平均数和方差的代码：

import numpy as np

# 生成一组随机数
data = np.random.randn(100)

# 计算平均数
mean = np.mean(data)
print("平均数为：", mean)

# 计算方差
variance = np.var(data)
print("方差为：", variance)

这段代码使用了NumPy库中的`mean()`和`var()`函数来计算平均数和方差。首先生成了一组包含100个随机数的数组，然后分别计算了平均数和方差，并将结果输出到控制台。

相关问题

写一段python代码，计算1个数组的平均数，中位数和方差

下面是计算一个数组的平均数、中位数和方差的Python代码示例：

import numpy as np

def calculate_statistics(arr):
    # 计算平均值
    mean = np.mean(arr)
    
    # 计算中位数
    median = np.median(arr)
    
    # 计算方差
    variance = np.var(arr)
    
    return mean, median, variance

# 示例用法
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
mean, median, variance = calculate_statistics(arr)

print("平均值：", mean)
print("中位数：", median)
print("方差：", variance)

在上述代码中，我们使用了NumPy库来进行统计计算。`np.mean(arr)`用于计算数组的平均值，`np.median(arr)`用于计算数组的中位数，`np.var(arr)`用于计算数组的方差。最后，我们将计算结果打印出来。

请注意，上述代码中的数组`arr`是一个示例，您可以根据需要将其替换为自己的实际数组。

python写一段PCA根据方差贡献率，确定降维数的代码

好的，以下是一段用Python实现PCA降维的代码，其中通过计算方差贡献率来确定降维数：

import numpy as np

def pca(data, n_components=None):
    # 去除平均值
    data_mean = np.mean(data, axis=0)
    data = data - data_mean

    # 计算协方差矩阵
    cov_matrix = np.cov(data, rowvar=False)

    # 计算特征值和特征向量
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

    # 将特征值从大到小排序
    sorted_indices = np.argsort(-eigenvalues)
    eigenvalues = eigenvalues[sorted_indices]
    eigenvectors = eigenvectors[:, sorted_indices]

    # 确定降维数
    if n_components is None:
        # 根据方差贡献率确定降维数
        threshold = 0.9
        var_sum = np.sum(eigenvalues)
        var_exp = [(i / var_sum) for i in eigenvalues]
        for i, cum_var_exp in enumerate(np.cumsum(var_exp)):
            if cum_var_exp > threshold:
                n_components = i + 1
                break
    else:
        n_components = min(n_components, data.shape[1])

    # 计算投影矩阵
    projection_matrix = eigenvectors[:, :n_components]

    # 将数据投影到新的子空间中
    new_data = np.dot(data, projection_matrix)

    return new_data

在上面的代码中，我们通过计算每个特征值对应的方差贡献率来确定降维数。具体来说，我们先将特征值从大到小排序，然后计算每个特征值对应的方差贡献率，最后累加这些方差贡献率，直到达到预设的阈值，即可确定降维数。在这里，我们将阈值设为0.9，即要求保留至少90%的方差信息。如果不指定降维数，则使用该方法确定降维数；如果指定降维数，则取指定降维数和数据维度中的较小值。