从键盘输入一个列表，计算输出列表元素的均方差。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬ 请参照代码模板，完善代码。本题支持自动评阅。

以下是代码实现：

lst = input().split()
for i in range(len(lst)):
    lst[i] = eval(lst[i])
n = len(lst)
sum = 0
for i in range(n):
    sum += lst[i]
avg = sum / n
sum = 0
for i in range(n):
    sum += (lst[i] - avg) ** 2
result = pow(sum / n, 0.5)
print("{:.2f}".format(result))

首先通过 `input()` 获取输入的字符串，并使用 `split()` 方法将其分割成列表。然后使用 `eval()` 函数将列表中的字符串元素转换为数字类型。

接着计算列表元素的平均值和均方差，最后使用 `print()` 函数输出均方差，同时使用 `format()` 方法保留两位小数。

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从键盘输入一个列表，计算输出列表元素的均方差。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬ 请参照代码模板，完善代码。

以下是代码实现：

lst = input().split()
lst = [float(i) for i in lst]
n = len(lst)
avg = sum(lst) / n
s = sum([(i - avg) ** 2 for i in lst])
result = (s / n) ** 0.5
print("{:.2f}".format(result))

首先通过 `input()` 获取输入的字符串，并使用 `split()` 方法将其分割成列表。然后使用列表推导式将列表中的字符串元素转换为浮点数类型。

接着计算列表元素的平均值和均方差，最后使用 `print()` 函数输出均方差，同时使用 `format()` 方法保留两位小数。

使用numpy分析花萼数据 ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 描述 1.读取文件iris_sepal_length.csv中的花萼数据。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 2.统计并打印输出花萼长度的最大值、最小值、均值、标准差、方差。

可以使用NumPy库进行数据分析。

1. 首先读取数据文件iris_sepal_length.csv中的花萼数据：

import numpy as np

data = np.loadtxt('iris_sepal_length.csv', delimiter=',')

2. 接着可以通过NumPy的函数计算花萼长度的最大值、最小值、均值、标准差和方差：

max_value = np.max(data)
min_value = np.min(data)
mean_value = np.mean(data)
std_value = np.std(data)
var_value = np.var(data)

print("Max value: ", max_value)
print("Min value: ", min_value)
print("Mean value: ", mean_value)
print("Standard deviation: ", std_value)
print("Variance: ", var_value)

完整代码如下：

import numpy as np

data = np.loadtxt('iris_sepal_length.csv', delimiter=',')

max_value = np.max(data)
min_value = np.min(data)
mean_value = np.mean(data)
std_value = np.std(data)
var_value = np.var(data)

print("Max value: ", max_value)
print("Min value: ", min_value)
print("Mean value: ", mean_value)
print("Standard deviation: ", std_value)
print("Variance: ", var_value)