python 中用户输入一组数据（表示为s=s0,s1,s2,s3……sn-1），计算这n个数据的平均值，标准差，中位数。平均值，

标准差，中位数可以使用Python中的numpy库来进行计算。示例代码如下：

import numpy as np

# 输入数据
s = input("请输入一组数据，以逗号隔开：")
data = s.split(',')

# 转换为浮点类型
data = np.array(data, np.float)

# 计算平均值
mean_data = np.mean(data)
print("平均值为：", mean_data)

# 计算标准差
std_data = np.std(data)
print("标准差为：", std_data)

# 计算中位数
median_data = np.median(data)
print("中位数为：", median_data)

注意，使用该代码时需要先安装numpy库。可以使用pip命令进行安装，命令如下：

pip install numpy

相关问题

python请输入一组数据（表示为s=s0,s1,s2,s3……sn-1），计算这n个数据的平均值，标准差，中位数。平均值，

标准差，中位数的计算公式分别为：
平均值：sum(s)/len(s)
标准差：sqrt(sum([(x - sum(s)/len(s))**2 for x in s])/len(s))
中位数：sorted(s)[len(s)//2]（当n为偶数时，计算中间两个数的平均值）

以下是Python代码实现：

s = [2, 4, 5, 7, 9, 10]
average = sum(s)/len(s)
std_deviation = (sum([(x - sum(s)/len(s))**2 for x in s])/len(s))**0.5
median = sorted(s)[len(s)//2] if len(s) % 2 != 0 else (sorted(s)[len(s)//2] + sorted(s)[len(s)//2-1])/2
print("平均值为：", average)
print("标准差为：", std_deviation)
print("中位数为：", median)

给出一个序列a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7...an，求它的一个子序列（设为s1,s2,...sn），使得这个子序列满足这样的性质：s1<s2<s3<...<sn并且这个子序列的长度最长。输出这个最长子序列的长度，要求时间复杂度为O(n2)。 输入 每组输入包括两行，第一行为序列长度n，第二行为序列。 输出 输出最长递增子序列的长度。python完整代码

以下是Python的完整代码实现：

n = int(input())
a = list(map(int, input().split()))

dp = [1] * n  # dp[i]表示以a[i]结尾的最长递增子序列长度

for i in range(1, n):
    for j in range(i):
        if a[j] < a[i]:  # 如果a[j]比a[i]小，说明可以在以a[j]结尾的最长递增子序列后面加上a[i]，使得dp[i]可以更新
            dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)

print(max(dp))  # 最终结果为dp中的最大值

时间复杂度为$O(n^2)$。