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。

相关问题

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)

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。

好的，我可以帮你解决这个问题。

首先，我们需要读取`iris_sepal_length.csv`文件中的花萼数据。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('iris_sepal_length.csv')
sepal_length = data['sepal_length']

其中，`pd.read_csv()`函数可以读取csv格式的文件，返回一个包含数据的DataFrame类型的变量。我们可以使用`data['sepal_length']`取出DataFrame中的花萼长度数据。

接着，我们可以使用numpy库中的函数对花萼长度数据进行统计分析。可以使用以下代码实现：

import numpy as np

max_value = np.max(sepal_length)
min_value = np.min(sepal_length)
mean_value = np.mean(sepal_length)
std_value = np.std(sepal_length)
variance = np.var(sepal_length)

print(f'Maximum Value: {max_value:.2f}')
print(f'Minimum Value: {min_value:.2f}')
print(f'Mean Value: {mean_value:.2f}')
print(f'Standard Deviation: {std_value:.2f}')
print(f'Variance: {variance:.2f}')

其中，`np.max()`、`np.min()`、`np.mean()`、`np.std()`和`np.var()`分别计算花萼长度数据的最大值、最小值、均值、标准差和方差。使用`:.2f`可以保留两位小数输出。

希望这个回答能够帮到你！