Hướng dẫn how do you find the standard deviation of a list in python? - làm thế nào để bạn tìm thấy độ lệch chuẩn của một danh sách trong python?
|
Các câu trả lời khác bao gồm làm thế nào để làm STD Dev trong Python đủ, nhưng không ai giải thích cách thực hiện các đường truyền tải kỳ quái mà bạn đã mô tả. Show
Tôi sẽ cho rằng A-Z là toàn bộ dân số. Nếu không thấy câu trả lời của OME về cách suy luận từ một mẫu. Vì vậy, để có được độ lệch/trung bình tiêu chuẩn của chữ số đầu tiên của mọi danh sách, bạn sẽ cần một cái gì đó như thế này: Để rút ngắn mã và khái quát hóa điều này thành bất kỳ chữ số thứ n nào, hãy sử dụng chức năng sau tôi đã tạo cho bạn: Bây giờ bạn chỉ có thể lấy STDD và trung bình của tất cả các địa điểm thứ n từ A-Z như thế này: Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Đọc Bàn luận Đôi khi, trong khi làm việc với toán học, chúng ta có thể gặp vấn đề trong đó chúng ta dự định tính toán độ lệch chuẩn của một mẫu. Điều này có nhiều ứng dụng trong chương trình cạnh tranh cũng như các dự án cấp trường. Hãy để thảo luận về những cách nhất định trong đó nhiệm vụ này có thể được thực hiện. Phương pháp số 1: Sử dụng The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804530 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804531 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804532 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804534 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804535 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804536 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804537 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804538 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804539 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804534 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804532 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804533 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804534___
The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453
Đầu ra: Đôi khi, trong khi làm việc với toán học, chúng ta có thể gặp vấn đề trong đó chúng ta dự định tính toán độ lệch chuẩn của một mẫu. Điều này có nhiều ứng dụng trong chương trình cạnh tranh cũng như các dự án cấp trường. Hãy để thảo luận về những cách nhất định trong đó nhiệm vụ này có thể được thực hiện. Phương pháp số 1: Sử dụng The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804539 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804534 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804532 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804533 The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804534___
The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453 Được tạo ra: Tháng 6 đến 17, 2021 | Cập nhật: Tháng 7-13, 2021
Trong Python, có rất nhiều hoạt động thống kê được thực hiện. Một trong những hoạt động này là tính toán độ lệch chuẩn của một dữ liệu nhất định. Độ lệch chuẩn của dữ liệu cho chúng ta biết dữ liệu đã bị lệch bao nhiêu so với giá trị trung bình. Về mặt toán học, độ lệch chuẩn bằng với căn bậc hai của phương sai. Hướng dẫn này sẽ trình bày cách tính độ lệch chuẩn của một danh sách trong Python. Sử dụng chức năng List : [12, 24, 36, 48, 60] Standard deviation of the given list: 16.97056274847714 8 của mô -đun import numpy as np list = [12, 24, 36, 48, 60] print("List : " + str(list)) st_dev = np.std(list) print("Standard deviation of the given list: " + str(st_dev)) 1 để tính độ lệch chuẩn của danh sách trong PythonSử dụng hàm Sử dụng hàm Output: Trong Python, có rất nhiều hoạt động thống kê được thực hiện. Một trong những hoạt động này là tính toán độ lệch chuẩn của một dữ liệu nhất định. Độ lệch chuẩn của dữ liệu cho chúng ta biết dữ liệu đã bị lệch bao nhiêu so với giá trị trung bình. Về mặt toán học, độ lệch chuẩn bằng với căn bậc hai của phương sai. Sử dụng hàm def getAllNthRanks(n): return [A_rank[n], B_rank[n], C_rank[n], D_rank[n], E_rank[n], F_rank[n], G_rank[n], H_rank[n], I_rank[n], J_rank[n], K_rank[n], L_rank[n], M_rank[n], N_rank[n], O_rank[n], P_rank[n], Q_rank[n], R_rank[n], S_rank[n], T_rank[n], U_rank[n], V_rank[n], W_rank[n], X_rank[n], Y_rank[n], Z_rank[n]] 02 của thư viện def getAllNthRanks(n): return [A_rank[n], B_rank[n], C_rank[n], D_rank[n], E_rank[n], F_rank[n], G_rank[n], H_rank[n], I_rank[n], J_rank[n], K_rank[n], L_rank[n], M_rank[n], N_rank[n], O_rank[n], P_rank[n], Q_rank[n], R_rank[n], S_rank[n], T_rank[n], U_rank[n], V_rank[n], W_rank[n], X_rank[n], Y_rank[n], Z_rank[n]] 03 để tính độ lệch chuẩn của danh sách trong PythonSử dụng hàm Trong Python, có rất nhiều hoạt động thống kê được thực hiện. Một trong những hoạt động này là tính toán độ lệch chuẩn của một dữ liệu nhất định. Độ lệch chuẩn của dữ liệu cho chúng ta biết dữ liệu đã bị lệch bao nhiêu so với giá trị trung bình. Về mặt toán học, độ lệch chuẩn bằng với căn bậc hai của phương sai. Output: Sử dụng hàm def getAllNthRanks(n): return [A_rank[n], B_rank[n], C_rank[n], D_rank[n], E_rank[n], F_rank[n], G_rank[n], H_rank[n], I_rank[n], J_rank[n], K_rank[n], L_rank[n], M_rank[n], N_rank[n], O_rank[n], P_rank[n], Q_rank[n], R_rank[n], S_rank[n], T_rank[n], U_rank[n], V_rank[n], W_rank[n], X_rank[n], Y_rank[n], Z_rank[n]] 1 và danh sách hiểu để tính độ lệch chuẩn của danh sách trong PythonTrong Python, có rất nhiều hoạt động thống kê được thực hiện. Một trong những hoạt động này là tính toán độ lệch chuẩn của một dữ liệu nhất định. Độ lệch chuẩn của dữ liệu cho chúng ta biết dữ liệu đã bị lệch bao nhiêu so với giá trị trung bình. Về mặt toán học, độ lệch chuẩn bằng với căn bậc hai của phương sai. Hướng dẫn này sẽ trình bày cách tính độ lệch chuẩn của một danh sách trong Python. Output: Hàm Phương pháp này dựa trên công thức toán học của độ lệch chuẩn. Đầu tiên, chúng tôi tính toán phương sai và sau đó lấy căn bậc hai của nó để tìm độ lệch chuẩn. Bài viết liên quan - Danh sách PythonCó một hàm độ lệch chuẩn trong Python?Mô -đun thống kê trong Python cung cấp một hàm được gọi là stdev (), có thể được sử dụng để tính độ lệch chuẩn. Chức năng stdev () chỉ tính toán độ lệch chuẩn từ một mẫu dữ liệu, thay vì toàn bộ dân số. , which can be used to calculate the standard deviation. stdev() function only calculates standard deviation from a sample of data, rather than an entire population.
Làm thế nào để bạn gọi một độ lệch chuẩn trong Python?Sử dụng pstdev () và stdev () của Python, chúng ta có thể tìm thấy pstdev () và stdev ().Hàm đầu tiên lấy dữ liệu của toàn bộ dân số và trả về độ lệch chuẩn của nó.Hàm thứ hai lấy dữ liệu từ một mẫu và trả về ước tính độ lệch chuẩn dân số.pstdev() and stdev()
We can find pstdev() and stdev() . The first function takes the data of an entire population and returns its standard deviation. The second function takes data from a sample and returns an estimation of the population standard deviation.
Làm thế nào để bạn tìm thấy độ lệch chuẩn trong Python mà không bị numpy?Độ lệch chuẩn trong Python mà không bị numpy.. xs = [0,5,0.7,0.3,0.2] # giá trị (phải là floats!). mean = sum (xs) / len (xs) # mean .. var = sum (pow (x-mean, 2) cho x trong xs) / len (xs) # phương sai .. std = toán học.sqrt (var) # độ lệch chuẩn .. Làm thế nào để Python Numpy tính toán độ lệch chuẩn?Mô -đun Numpy của Python cung cấp một hàm gọi là numpy.std (), được sử dụng để tính độ lệch chuẩn dọc theo trục được chỉ định.Hàm này trả về độ lệch chuẩn của các phần tử mảng.Căn bậc hai của độ lệch vuông trung bình (được tính từ giá trị trung bình), được gọi là độ lệch chuẩn.numpy. std(), used to compute the standard deviation along the specified axis. This function returns the standard deviation of the array elements. The square root of the average square deviation (computed from the mean), is known as the standard deviation. |
