X(mm) 20 19.5 19 18.5 18 17.5 17 16.5 16 15.5 15 14.5 14 13.5 V(V) 0.90 0.88 0.87 0.87 0.89 0.91 0.95 1 1.06 1.12 1.22 1.30 1.43 1.55计算灵敏度S=△V／△X与线性度

首先，我们需要计算出每相邻两点的△X和△V，然后取其中任意一组计算出灵敏度S。

以第一组数据为例：
△X = 20 - 19.5 = 0.5
△V = 0.88 - 0.9 = -0.02（注意这里用后面的减前面的，因为电压随着距离增加而减小）

则该组数据的灵敏度为：S = -0.02/0.5 = -0.04 V/mm（注意这里由于电压随着距离减小，所以灵敏度应为负值）

将每一组数据的灵敏度计算出来，可以得到一个灵敏度序列。线性度则是通过比较实际灵敏度序列与理论理想灵敏度序列之间的误差来评估的。具体计算方法不同的领域可能会有所不同，但一般都会采用最小二乘法等方法进行拟合和误差分析。

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[[ 0 1 2 3 4 5 6 7] [ 8 9 10 11 12 13 14 15] [16 17 18 19 20 21 22 23]] mean(axis=1)

The result of mean(axis=1) on the given array would be:

[ 3.5 11.5 19.5]

This calculates the mean value of each row, where axis=1 specifies that the operation should be performed along the second axis (i.e. the rows).

c语言怎么删除大于19.5和小于18.5的数据

在 C 语言中，我们可以使用数组和循环来实现删除大于19.5和小于18.5的数据。具体实现代码如下：

#include <stdio.h>

int main() {
    float data[] = {19.2, 18.9, 19.4, 19.3, 19.1, 19.0, -20, 10.5};
    int n = sizeof(data) / sizeof(float); // 数组大小
    int i, j;
    for (i = 0, j = 0; i < n; i++) {
        if (data[i] >= 18.5 && data[i] <= 19.5) {
            data[j] = data[i]; // 将有效数据移到数组前面
            j++;
        }
    }
    n = j; // 更新数组大小
    float min_value = data[0];
    for (i = 1; i < n; i++) {
        if (data[i] < min_value) {
            min_value = data[i]; // 查找最小值
        }
    }
    printf("处理后的数据： ");
    for (i = 0; i < n; i++) {
        printf("%.2f ", data[i]); // 输出有效数据
    }
    printf("\n最小值为： %.2f\n", min_value);
    return 0;
}

首先定义一个 `float` 类型的数组 `data`，存放原始数据。然后通过循环遍历数组，将大于19.5和小于18.5的数据删除。具体做法是定义两个变量 `i` 和 `j`，其中 `i` 用于遍历原始数组，`j` 用于记录有效数据的位置。当遍历到一个有效数据时，将其复制到数组的前面，并将 `j` 加 1。最后，根据 `j` 的值更新数组大小，得到有效数据的个数。

接着，我们遍历有效数据，查找最小值。具体做法是定义一个变量 `min_value`，将其初始化为数组第一个元素，然后遍历数组，如果当前元素小于 `min_value`，则更新 `min_value` 的值。

最后，我们输出有效数据和最小值。注意，在输出时需要使用循环遍历有效数据，使用 `printf` 函数格式化输出。