python代码实现计算数据集中不同cyl(气缸数)、carb（化油器）对应的mpg(油耗)和hp（马力）均值、极差（最大值减去最小值）、离差（每个数据与均值的差值）。

假设数据集已经存储在一个名为data的列表中，其中每个元素都是一个字典，包含了该条记录的各个属性值。代码如下：

from collections import defaultdict
import numpy as np

# 将数据按照cyl和carb分组，并计算每组的mpg和hp的均值、极差、离差
grouped_data = defaultdict(lambda: defaultdict(list))
for record in data:
    cyl = record['cyl']
    carb = record['carb']
    mpg = record['mpg']
    hp = record['hp']
    grouped_data[cyl][carb].append((mpg, hp))

result = {}
for cyl, carb_data in grouped_data.items():
    for carb, mpg_hp_data in carb_data.items():
        mpgs, hps = zip(*mpg_hp_data)
        mpg_mean = np.mean(mpgs)
        mpg_range = max(mpgs) - min(mpgs)
        mpg_deviation = [mpg - mpg_mean for mpg in mpgs]
        hp_mean = np.mean(hps)
        hp_range = max(hps) - min(hps)
        hp_deviation = [hp - hp_mean for hp in hps]
        result[(cyl, carb)] = {
            'mpg_mean': mpg_mean,
            'mpg_range': mpg_range,
            'mpg_deviation': mpg_deviation,
            'hp_mean': hp_mean,
            'hp_range': hp_range,
            'hp_deviation': hp_deviation
        }

# 打印结果
for (cyl, carb), values in result.items():
    print(f'cyl={cyl}, carb={carb}:')
    print(f'mpg_mean={values["mpg_mean"]:.2f}, mpg_range={values["mpg_range"]:.2f}, mpg_deviation={values["mpg_deviation"]}')
    print(f'hp_mean={values["hp_mean"]:.2f}, hp_range={values["hp_range"]:.2f}, hp_deviation={values["hp_deviation"]}')

这段代码使用了Python的一些高级特性，如defaultdict、zip和tuple解包等，如果不熟悉可以查阅相关资料。其中，使用numpy库计算均值、极差和离差可以方便地处理多个数据。