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可以用numpy模块实现:
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import numpy
def cal_mean_std(sum_list_in):
# type: (list) - tuple
N = sum_list_in.__len__()
narray = numpy.array(sum_list_in)
sum = narray.sum()
mean = sum / N
narray_dev = narray - mean
narray_dev = narray_dev * narray_dev
sum_dev = narray_dev.sum()
DEV = float(sum_dev) / float(N)
STDEV = numpy.math.sqrt(DEV)
print "mean:", mean, "; DEV:", DEV, "; STDEV:", STDEV
return mean, DEV, STDEV
均值为mean,方差为DEV,标准差是STDEV
传入数据是一个list:sum_list_in
std()函数就是初高中学的标准差 numpy.std()
求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1
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