基于pytorch，编写一段计算200行时序数据的总体方差和总体标准差的代码，该200行的时序数据为xlsx文件

好的，我们可以使用 `pandas` 库来读取 `xlsx` 文件中的时序数据，然后使用 `pytorch` 库来计算总体方差和总体标准差。以下是一段示例代码：

import pandas as pd
import torch

# 读取xlsx文件中的时序数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None)
data = df.values

# 取出前200行时序数据，并将其转换为tensor，并转换为float类型
data = torch.tensor(data[:200, :], dtype=torch.float)

# 计算每一组的方差和标准差
variances = torch.var(data, dim=1, unbiased=False)
stds = torch.std(data, dim=1, unbiased=False)

# 计算总体方差和总体标准差
total_variance = torch.sum((data.shape[1] - 1) * variances) / (data.numel() - data.shape[1])
total_std = torch.sqrt(total_variance)

print(total_variance.item())
print(total_std.item())

其中，我们使用了 `pandas` 库中的 `read_excel` 函数来读取 `xlsx` 文件中的数据，然后将前200行数据转换为 `pytorch` 中的 `tensor` 类型。接着，我们使用 `pytorch` 库中的 `var` 和 `std` 函数来计算每一组的方差和标准差。最后，根据总体方差的公式，使用 `pytorch` 库中的 `sum` 和 `numel` 函数来计算总体方差，并使用 `sqrt` 函数来计算总体标准差。

需要注意的是，由于我们只取了前200行的时序数据，因此总体方差和总体标准差的计算结果只针对这200行数据。如果需要计算所有行数据的总体方差和总体标准差，只需将代码中的 `data[:200, :]` 修改为 `data` 即可。