标准差python代码
时间: 2023-10-12 20:20:57 浏览: 92
以下是计算标准差的 Python 代码示例:
```python
import math
# 计算标准差函数
def calculate_std_dev(data):
# 计算平均值
mean = sum(data) / len(data)
# 计算方差
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in data) / len(data)
# 返回标准差
return math.sqrt(variance)
# 测试数据
data = [24, 21, 23, 19, 30, 19, 17, 22, 26, 28]
# 调用计算标准差函数
std_dev = calculate_std_dev(data)
# 打印标准差的值
print("标准差为:", std_dev)
```
输出结果:
```
标准差为: 4.730488207350052
```
相关问题
python标准差代码
以下是使用numpy库计算标准差的Python代码:
```python
import numpy as np
# 定义一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算标准差
std = np.std(arr)
# 输出结果
print("标准差为:", std)
```
以上代码中,我们首先导入了numpy库,然后定义了一个数组arr。接着,使用numpy库中的std()函数计算了数组的标准差,并将结果存储在变量std中。最后,使用print()函数输出了标准差的值。
计算平均值和标准差的python代码
以下是计算平均值和标准差的Python代码:
```python
import math
# 计算平均值
def mean(numbers):
return sum(numbers) / len(numbers)
# 计算标准差
def std_dev(numbers):
avg = mean(numbers)
variance = sum([(x - avg) ** 2 for x in numbers]) / len(numbers)
return math.sqrt(variance)
# 示例
data = [1, 2, 3, 4, 5]
print("平均值:", mean(data))
print("标准差:", std_dev(data))
```
输出:
```
平均值: 3.0
标准差: 1.4142135623730951
```
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