4.统计各个列中的数据：总数、平均值、标准差、最小值、最大值、以及1/4、1/2、3/4分位数，赋值给变量g 5.输出鸢尾花数据集的维数与形状，分别赋值给变量x，y

在数据分析或处理中，如果是在Python环境下，比如pandas库中，你可以这样操作：

4. 对于一个DataFrame或Series，可以使用`describe()`函数来快速统计每个列的数值特征，包括总数（count）、平均值(`mean`)、标准差(`std`)、最小值(`min`)、最大值(`max`)，以及四分位数（Q1, Q2, Q3）。例如：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
g = df.describe()

# 如果你只想获取特定列的数据，可以用列名指定
column_g = df['your_column_name'].describe()

注意替换`df`和`'your_column_name'`为你实际的数据框和列名。

5. 输出鸢尾花数据集（如Iris dataset）的维数（行数或观测数，用shape[0]表示），形状（列数和维度，shape[1:]表示），可以这样做：

x = df.shape[0]  # 维度（观测数）
y = df.shape[1:]  # 形状（列数）

print(f"维数(x): {x}, 形状(y): {y}")

这里假设df是你已经加载好的鸢尾花数据集。同样，你需要将`df`替换为实际的数据集名称。

相关问题

4. 1. 用原生js获取http://172.16.15.125:8080/springboot/js中数据并计算出表格中最高工资的最大值、最小值、平均值、中位数、标准差

首先，我们可以使用 XMLHttpRequest 对象获取数据。具体代码如下：

const xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open('GET', 'http://172.16.15.125:8080/springboot/js', true);
xhr.onload = function() {
  if (xhr.status === 200) {
    const data = JSON.parse(xhr.responseText);
    console.log(data); // 在控制台输出获取的数据
    // 计算最大值、最小值、平均值、中位数、标准差等指标
    // ...
  } else {
    console.log('请求失败');
  }
};
xhr.send();

接下来，我们可以使用一些数学函数来计算指标，具体代码如下：

// 计算最大值、最小值、平均值、中位数、标准差等指标
const salaries = data.map(item => item.salary); // 获取所有工资值
const maxSalary = Math.max(...salaries); // 最高工资的最大值
const minSalary = Math.min(...salaries); // 最高工资的最小值
const avgSalary = salaries.reduce((sum, curr) => sum + curr) / salaries.length; // 最高工资的平均值
salaries.sort((a, b) => a - b);
const mid = Math.floor(salaries.length / 2);
const medianSalary = salaries.length % 2 === 0 ? (salaries[mid] + salaries[mid - 1]) / 2 : salaries[mid]; // 最高工资的中位数
const stdSalary = Math.sqrt(salaries.reduce((sum, curr) => sum + Math.pow(curr - avgSalary, 2)) / salaries.length); // 最高工资的标准差
console.log('最高工资的最大值：', maxSalary);
console.log('最高工资的最小值：', minSalary);
console.log('最高工资的平均值：', avgSalary);
console.log('最高工资的中位数：', medianSalary);
console.log('最高工资的标准差：', stdSalary);

注意：在使用 XMLHttpRequest 对象获取数据时，需要注意跨域问题。如果你的前端代码和后端代码不在同一个域名下，需要在后端配置跨域访问权限。

从键盘输入数据，存放至列表当中，编程求解该组数据的基本统计值：平均值，标准差，中位数和最大值与最小值的计算和输出

可以使用以下代码实现：

import math

# 从键盘输入数据，存放至列表
data = []
while True:
    num = input("请输入一个数字（输入q结束输入）：")
    if num == 'q':
        break
    data.append(float(num))

# 计算平均值
mean = sum(data) / len(data)

# 计算标准差
variance = sum([pow(i - mean, 2) for i in data]) / len(data)
std_dev = math.sqrt(variance)

# 计算中位数
sorted_data = sorted(data)
mid = len(sorted_data) // 2
median = (sorted_data[mid] + sorted_data[-mid-1]) / 2 if len(sorted_data) % 2 == 0 else sorted_data[mid]

# 计算最大值和最小值
max_num = max(data)
min_num = min(data)

# 输出结果
print("平均值：", mean)
print("标准差：", std_dev)
print("中位数：", median)
print("最大值：", max_num)
print("最小值：", min_num)

使用示例：

请输入一个数字（输入q结束输入）：1
请输入一个数字（输入q结束输入）：2
请输入一个数字（输入q结束输入）：3
请输入一个数字（输入q结束输入）：4
请输入一个数字（输入q结束输入）：5
请输入一个数字（输入q结束输入）：q
平均值： 3.0
标准差： 1.4142135623730951
中位数： 3
最大值： 5.0
最小值： 1.0