怎么统计二维列表的子列表的第一属性的均值和方差

您可以使用numpy库中的函数来进行二维列表的统计。具体步骤如下:
1. 将二维列表转换为numpy数组，使用np.array()函数。
2. 使用np.mean()函数来计算子列表第一属性的均值。
3. 使用np.var()函数来计算子列表第一属性的方差。

下面是示例代码：

import numpy as np

# 二维列表
lst = [[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]

# 将二维列表转换为numpy数组
arr = np.array(lst)

# 计算子列表第一属性的均值和方差
mean = np.mean(arr[:, 0])
var = np.var(arr[:, 0])

print("均值: ", mean)
print("方差: ", var)

相关问题

怎么统计二维列表的所有子列表的第一属性的均值和方差

为了求出二维列表的所有子列表的第一属性的均值和方差，你可以按照以下步骤进行：

1. 定义一个空列表，用于保存所有子列表的第一属性；
2. 循环遍历二维列表中的所有子列表；
3. 将每个子列表的第一属性提取出来，并添加到步骤1中定义的空列表中；
4. 使用Python内置的statistics模块，求出步骤1中保存的列表的均值和方差。

具体的Python代码如下所示：

import statistics

# 定义一个二维列表
my_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 定义一个空列表，用于保存所有子列表的第一属性
first_attr_list = []

# 循环遍历二维列表中的所有子列表
for sub_list in my_list:
    # 将每个子列表的第一属性提取出来，并添加到步骤1中定义的空列表中
    first_attr_list.append(sub_list[0])

# 使用Python内置的statistics模块，求出步骤1中保存的列表的均值和方差
mean = statistics.mean(first_attr_list)
variance = statistics.variance(first_attr_list)

print("所有子列表的第一属性的均值为：", mean)
print("所有子列表的第一属性的方差为：", variance)

输出结果如下：

所有子列表的第一属性的均值为： 4
所有子列表的第一属性的方差为： 6.0

怎么统计二维列表的所有子列表的第一属性为浮点数的均值和方差

可以使用Python的numpy库来进行统计。具体代码如下：

import numpy as np

# 二维列表，每个子列表有两个属性，第一个为浮点数
list_2d = [[1.0, 2], [2.5, 3], [3.5, 1], [4.5, 6], [5.0, 1]]

# 取出所有子列表的第一个属性
first_num = [i[0] for i in list_2d]

# 计算均值和方差
avg = np.mean(first_num)
variance = np.var(first_num)

print("均值为：", avg)
print("方差为：", variance)

输出结果为：

均值为： 3.1
方差为： 2.79