不确定度计算python代码

在Python中，不确定度计算通常涉及到数值计算的精度控制以及概率统计中的误差处理。如果你想要处理测量数据的不确定性，可以使用NumPy库中的`numpy.array`对象，它们支持复数运算，可以用来表示带有不确定性的值。另一个流行的库是`scipy.stats`，它提供了丰富的概率分布函数和相关工具。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用NumPy处理不确定性：

import numpy as np

# 创建一个包含误差的数组
uncertain_values = np.array([1.0 + 0.1j, 2.5 - 0.2j])  # 这里1j和-0.2j代表正负误差

# 对这些值进行加法操作，保留不确定度
result_with_uncertainty = uncertain_values.sum()
print("Result with uncertainty:", result_with_uncertainty)

# 计算加权平均，假设误差是线性的
average_value = (np.abs(uncertain_values)).mean() * uncertain_values.real.sum() / uncertain_values.real.size
print("Weighted average:", average_value)

# 使用scipy的uncertainties模块，如果安装了这个库
# from uncertainties import ufloat
# uncertain_values = [.ufloat(1.0, 0.1), ufloat(2.5, 0.2)]  # ufloat用于存储带不确定度的浮点数
# 加法、乘法等操作会自动考虑不确定度