Python求离差代码清单

我可以回答这个问题。以下是Python求离差的代码清单：

import numpy as np

def range_normalize(data):
    """
    对数据进行离差标准化
    """
    data = np.array(data)
    data_range = np.max(data) - np.min(data)
    return (data - np.min(data)) / data_range

使用方法：

data = [1, 2, 3, 4, 5]
normalized_data = range_normalize(data)
print(normalized_data)

输出结果：

[0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

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Python求离差平方和

在Python中，求离差平方和可以通过以下步骤实现：

1. 首先，计算数据集的平均值。可以使用sum()函数和len()函数来计算数据集的总和和数据点的数量，然后将总和除以数量得到平均值。

2. 然后，计算每个数据点与平均值的差值，并将差值平方。可以使用列表推导式来实现这一步骤。

3. 最后，将所有差值平方的结果相加，得到离差平方和。

下面是一个示例代码：

def calculate_ssd(data):
    mean = sum(data) / len(data)
    ssd = sum((x - mean) ** 2 for x in data)
    return ssd

# 示例数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 调用函数计算离差平方和
result = calculate_ssd(data)
print("离差平方和:", result)

python 求离差_指标权重确定方法之标准离差法（均方差法）

离差是指一组数据中，每个数据与数据的平均值之差的绝对值。离差可以用来衡量数据的分散程度，离差越大，说明数据的分散程度越大。

指标权重确定方法之标准离差法（均方差法）就是使用离差来确定指标的权重。具体步骤如下：

1. 对每个指标进行归一化处理，使得各个指标的取值范围相同。

2. 计算每个指标的标准差，即离差的平均值。

3. 计算每个指标的标准离差，即离差除以标准差。

4. 计算每个指标的权重，即标准离差的平均值除以每个指标的标准离差。

5. 将每个指标的权重进行归一化处理，使得各个指标的权重之和为1。

下面是 Python 代码实现：

import numpy as np

# 数据
data = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 归一化
data_norm = (data - data.min(axis=0)) / (data.max(axis=0) - data.min(axis=0))

# 标准差
std = np.std(data_norm, axis=0)

# 标准离差
std_diff = np.abs(data_norm - np.mean(data_norm, axis=0)) / std

# 权重
weights = np.mean(std_diff, axis=0) / std_diff

# 归一化权重
weights_norm = weights / np.sum(weights)

print(weights_norm)

以上代码中，我们使用 numpy 库来进行数值计算，并且假设我们的数据集是一个3行4列的矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个指标。我们首先对每列数据进行归一化处理，然后计算标准差和标准离差，最后计算每个指标的权重并归一化。最终输出的是一个长度为4的一维数组，表示每个指标的权重。