python定义函数求差,python误差函数

Python如何使用sd()函数求数据的标准差

python的求

目前创新互联已为成百上千家的企业提供了网站建设、域名、网络空间、网站托管、服务器托管、企业网站设计、崇州网站维护等服务，公司将坚持客户导向、应用为本的策略，正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化，与客户和合作伙伴齐心协力一起成长，共同发展。

标准差

的函数是std，是numpy库的成员，

如果非要

用sd函数求标准差，也不是不行(from

numpy

import

std

as

sd)。其参数是所需求标准差的矩阵或列表，

返回值

即标准差。示范如下：

import

numpy

as

np;

from

numpy

import

std

as

sd;

print([1,

2,3],"的标准差是);

print(sd([1,2,3]));

python编程统计列表中各数据的方差和标准差请编写主函数和计算方差的函数var。（不能引用库里）

def fangcha(): a=float(raw_input("请输入a:")) b=float(raw_input("请输入b:")) c=float(raw_input("请输入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均数是:%f方差是：%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用

Python中 1. 编写函数，要求输入x与y，返回x和y的平方差 2. 计算1到100的平方的和

1、

def pfc(x,y):

return x**2-y**2

2、

sum(map(lambda x:x**2,range(101)))

3、

def comp100(n):

return True if n100 else False

求python的list的差值

要完全避免for，连列表表达式中使用for都不可以的话，主要就靠functools的reduce了。

因为在排除for之后，简单直接的办法中，只有reduce是可以处理列表中连续两个元素的。

当然，也可以不用reduce，使用map也是可以的：

至于做成方法，定义一个基于list的类后也差不多：

python编程 输入一组整数数组，求出两两之差的最小绝对值。只需得出最小值 如：输入：[10,3,12,9] 输入：1

你好, 代码如下:

------

a = [10, 8, 2, 45, 69, 38, 11, 15] #假设该列表为需要输入的一组数

a.sort(reverse = True) #首先对这组数进行从大到小的排序

print a #输出排序结果

min = a[0] #令min变量记录该列表中最大的值

for i in range( len(a) -1 ): #i用来控制列表下标, 元素个数-1为了防止下面的相减越界

if a[i] - a[i+1] min: #当前一个数减后一个小于当前min里的值时, 更新最小值

min = a[i] - a[i+1]

print min

------

运行结果:

[69, 45, 38, 15, 11, 10, 8, 2]

1

python如何定义一个函数求列表各项数据平均值？

# coding = GBK

a =[1,2,3,4,5]

sum=0

b = len(a)

print("这个数组的长度为：",b)

for i  in a:

sum =sum +i

print("这个数组之和为：",sum)

print("这个数组平均数为",sum/b)

或

import sys

sum = 0

cnt = 0

f = open('1.txt', 'r')

files = f.readline()

while (files ):

sum = sum + float(files .split(",")[0])

cnt = cnt + 1

files = f.readline()

print(sum / cnt)

f.close()

或者。

#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np

dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =

0.0BlockOffset = 0     while BlockOffset len(dd):

if dd[BlockOffset + 1] = 10:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 1] * 0.1

else:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 0] * 0.01

BlockOffset += 2print('Avg: ' + str(avg_sum1 / len(dd) / 2))    print('Exe time: ' +

str(time.clock() - t_start))

扩展资料：

python 实现求和、计数、最大最小值、平均值、中位数、标准偏差、百分比。

import sys

class Stats:

def __init__(self, sequence):

# sequence of numbers we will process

# convert all items to floats for numerical processing

self.sequence = [float(item) for item in sequence]

def sum(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return sum(self.sequence)

def count(self):

return len(self.sequence)

def min(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return min(self.sequence)

def max(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return max(self.sequence)

def avg(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return sum(self.sequence) / len(self.sequence) 

def median(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

self.sequence.sort()

return self.sequence[len(self.sequence) // 2]

def stdev(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

avg = self.avg()

sdsq = sum([(i - avg) ** 2 for i in self.sequence])

stdev = (sdsq / (len(self.sequence) - 1)) ** .5

return stdev

def percentile(self, percentile):

if len(self.sequence)  1:

value = None

elif (percentile = 100):

sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100.  you supplied: %s\n'% percentile)

value = None

else:

element_idx = int(len(self.sequence) * (percentile / 100.0))

self.sequence.sort()

value = self.sequence[element_idx]

return value

参考资料来源：百度百科-python