求集合数据的均方差py

均方差（Mean Squared Deviation，简称MSE）是衡量一组数据离散程度的指标，计算公式为：

MSE = Σ(xi- x)² / n

其中，xi表示集合中的一个数据点，x表示集合的平均值，n表示集合中的数据点总数。

以下是Python代码实现均方差的计算：

import math

def mean_squared_deviation(data):
    n = len(data)
    mean = sum(data) / n
    mse = sum([(x - mean) ** 2 for x in data]) / n
    return mse

# 示例
my_set = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
result = mean_squared_deviation(my_set)
print(result)

输出结果为：

4.805785123966942

因此，该集合的均方差为4.805785123966942。

相关问题

求集合数据的均方差C++

在C++中，计算集合数据的均值（平均值）和标准差（即方差的平方根，也称为均方差）通常涉及到对元素的遍历以及一些数学运算。这里是一个简单的示例，说明如何计算一组数的均值和方差：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

double calculateMean(const std::vector<double>& numbers) {
    double sum = 0;
    for (const auto& num : numbers) {
        sum += num;
    }
    return sum / numbers.size();
}

double calculateVariance(const std::vector<double>& numbers, double mean) {
    double variance = 0;
    for (const auto& num : numbers) {
        variance += pow(num - mean, 2);
    }
    return variance / numbers.size();
}

void calculateMeanAndVariance(const std::vector<double>& numbers) {
    double mean = calculateMean(numbers);
    double variance = calculateVariance(numbers, mean);
    std::cout << "Mean: " << mean << std::endl;
    std::cout << "Variance (均方差): " << variance << std::endl;
}

int main() {
    std::vector<double> data {1, 2, 3, 4, 5};
    calculateMeanAndVariance(data);
    return 0;
}

在这个代码片段中，`calculateMean`函数计算数组的平均值，而`calculateVariance`函数则遍历数组并计算每个数值与平均值之差的平方，然后取平均得到方差。最后，`calculateMeanAndVariance`函数将这两个步骤结合起来。

求集合数据的均方差函数

### 使用不同编程语言实现集合数据均方差计算

#### Python 实现
在Python中，可以利用`numpy`库来简化标准差的计算过程。对于给定的一组数值列表，通过调用`np.std()`函数可以直接获得该序列的标准差（即均方根误差），并指定输出格式保留五位小数。

import numpy as np

n = int(input())
x = input()
xlist = list(map(int, x.split()))
std_deviation = np.std(xlist)

print(f'{std_deviation:.5f}')

此段代码读取输入的数据量以及具体数值，将其转化为整型列表后传递给`np.std()`进行处理[^2]。

#### C 语言实现
采用C语言编写时，则需手动定义一个用于求解平均值之后再逐项累加偏差平方和最后开方得到的结果作为样本标准差的方法：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

double calculate_stddev(long *data, size_t length){
    double sum = 0;
    for(size_t idx=0 ;idx<length;++idx){
        sum+=*(data+idx);
    }
    
    double mean=sum/length;

    double variance_sum=0;
    for(size_t idx=0;idx<length;++idx){
        variance_sum+=(pow(*(data+idx)-mean,2));
    }

    return sqrt(variance_sum/(double)(length));
}

int main(){
    int count;
    scanf("%d",&count);

    long dataset[count];
    for(int i=0;i<count;++i){
        scanf("%ld",dataset+i);
    }

    printf("%.5lf\n",calculate_stddev(dataset,count));

    return 0;
}

上述程序首先获取数组大小与各元素值存入动态分配的空间内；接着分别遍历两次完成总和累积及单个成员减去算术平均值得到各自差异度后再做二次幂运算直至得出总体离散程度指标——标准差[^4]。