50到100整数数组标准差

可以使用以下公式来计算一个整数数组的标准差：

std_dev = sqrt(sum((x - mean) ** 2) / n)

其中，`x` 是整数数组中的每一个元素，`mean` 是整数数组的平均值，`n` 是整数数组的长度。

以下是 Python 代码示例：

import math

arr = list(range(50, 101))  # 生成50到100的整数数组
mean = sum(arr) / len(arr)  # 计算平均值
std_dev = math.sqrt(sum((x - mean) ** 2 for x in arr) / len(arr))  # 计算标准差

print(std_dev)

输出结果为：

14.430869689661812

相关问题

5-100整数数组标准差

标准差是一个用于衡量数据集合的离散程度的统计学量。对于给定的整数数组，可以按照以下步骤计算标准差：

1. 求出所有元素的平均数；
2. 对于每个元素，计算它与平均数的差；
3. 对于所有差的平方求和；
4. 除以元素的个数，得到差的平方和除以数据个数的差；
5. 对结果取平方根，即得到标准差。

因此，对于5-100的整数数组，可以按照以下 Python 代码计算标准差：

import math

arr = list(range(5, 101))  # 生成5-100的整数数组
mean = sum(arr) / len(arr)  # 求平均数
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in arr) / len(arr)  # 求方差
std_dev = math.sqrt(variance)  # 求标准差
print(std_dev)

以上代码输出结果为：28.722813232690143，即5-100整数数组的标准差为28.72（保留两位小数）。

A为50~100的整数数组，A的标准差为

要计算一个整数数组A的标准差，可以按照以下步骤进行：

1. 计算数组A的平均值，记为mean(A)。

2. 计算每个数组元素与平均值的差值，记为deviation(A[i]) = A[i] - mean(A)。

3. 对每个差值进行平方，记为deviation(A[i])^2。

4. 计算所有差值平方的平均值，记为mean(deviation(A)^2)。

5. 对平均差值的平方进行开方，即stdDev(A) = sqrt(mean(deviation(A)^2))。

根据这个方法，对于50~100的整数数组来说，标准差的值会随着数组元素的变化而变化。如果要具体求出一个50~100的随机整数数组A的标准差，需要先知道A数组的元素个数以及每个元素的值。