python 求方差函数

求方差可以使用 Python 中的 statistics 模块，其中包括 variance() 函数用于计算方差。

示例代码如下：

import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance = statistics.variance(data)
print("方差为:", variance)

输出结果为：

方差为: 2.5

其中，data 为要计算方差的数据列表。

相关问题

python numpy方差函数

Python中的NumPy库中提供了计算方差的函数`numpy.var()`，它可以计算一组数据的样本方差或总体方差。

函数定义如下：

numpy.var(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=<no value>)

其中，参数说明如下：

- `a`: 输入的数组
- `axis`: 沿着哪个轴计算方差，默认为None，即计算所有元素的方差。
- `dtype`: 输出的数据类型，默认为None，表示输出与输入相同的数据类型。
- `out`: 输出的结果存放位置，默认为None，表示新建一个数组来存放结果。
- `ddof`: 自由度的个数。默认为0，表示对总体方差进行计算，如果ddof=1，则表示对样本方差进行计算。
- `keepdims`: 是否保持原数组的维度。默认为False，即降维。

示例代码如下：

import numpy as np

# 一维数组的方差
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
variance = np.var(arr)
print(variance) # 2.0

# 二维数组的方差
arr = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
variance = np.var(arr, axis=0)
print(variance) # [2.66666667 2.66666667]

python求列表方差函数

可以使用以下代码来求一个列表的方差：

def variance(lst):
    n = len(lst)
    mean = sum(lst) / n
    deviations = [(x - mean) ** 2 for x in lst]
    variance = sum(deviations) / n
    return variance

其中，`lst` 是输入的列表，`n` 表示列表中元素的个数，`mean` 表示列表的平均值，`deviations` 则是每个元素与平均值之差的平方组成的列表，最后将这些差的平方求和并除以 `n` 就得到了方差。