参考输出示例，输出y=x*x图像。本题目支持在线评阅。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) ....... plt.savefig('pandas02.png')

以下是代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(-10, 11)
y = x ** 2

plt.plot(x, y)
plt.title('y=x^2')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.grid()
plt.savefig('y=x^2.png')
plt.show()

代码解析：

- `np.arange(-10, 11)` 创建一个从-10到10的等差数列，包含11个数。
- `x ** 2` 计算每个x值的平方作为y值。
- `plt.plot(x, y)` 画出y=x^2的图像。
- `plt.title('y=x^2')` 添加标题。
- `plt.xlabel('x')` 和 `plt.ylabel('y')` 添加x轴和y轴标签。
- `plt.grid()` 添加网格线。
- `plt.savefig('y=x^2.png')` 将图像保存为png格式的文件。
- `plt.show()` 显示图像。

运行代码后，会生成一个名为 `y=x^2.png` 的图像文件。

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参考输出示例，输出y=x*x图像。本题目支持在线评阅。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) ....... plt.savefig('pandas02.png')

好的，下面是绘制y=x*x图像的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x和y的值
x = np.arange(-10, 11) # x的范围是-10到10
y = x * x

# 绘制图像
plt.plot(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("y=x*x")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")

# 显示图像
plt.show()

# 保存图像
plt.savefig('y=x*x.png')

运行后可以得到一个y=x*x的图像，并且保存为y=x*x.png文件。

如果想要绘制更加平滑的曲线，可以增加x的精度，比如：

x = np.arange(-10, 11, 0.1) # x的范围是-10到10，精度为0.1

这样就可以得到一条更加平滑的曲线了。

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。