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.
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:
#standard deviation
numpy.std[[A_rank[0], B_rank[0], C_rank[0], ..., Z_rank[0]]]
#mean
numpy.mean[[A_rank[0], B_rank[0], C_rank[0], ..., Z_rank[0]]]
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:
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]]
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:
#standard deviation
numpy.std[getAllNthRanks[n]]
#mean
numpy.mean[getAllNthRanks[n]]
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọc
Bàn luận
This is a brute force shorthand to perform this particular task. We can approach this problem in sections, computing mean, variance and standard deviation as square root of variance. The
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 is key to compute mean and variance. List comprehension is used to extend the common
functionality to each of element of list.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
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 + Danh sách hiểu được là một tốc ký vũ lực để thực hiện nhiệm vụ cụ thể này. Chúng ta có thể tiếp cận vấn đề này trong các phần, tính toán trung bình, phương sai và độ lệch chuẩn như căn bậc hai của phương sai. 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 là chìa khóa để tính toán trung bình và phương sai. Danh sách hiểu được sử dụng để mở rộng chức năng chung cho từng yếu tố của danh sách.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]]
3def 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]]
4 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]]
5def 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]]
6def 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]]
7def 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]]
8__#standard deviation
numpy.std[getAllNthRanks[n]]
#mean
numpy.mean[getAllNthRanks[n]]
6#standard deviation
numpy.std[getAllNthRanks[n]]
#mean
numpy.mean[getAllNthRanks[n]]
7#standard deviation
numpy.std[getAllNthRanks[n]]
#mean
numpy.mean[getAllNthRanks[n]]
8 #standard deviation
numpy.std[getAllNthRanks[n]]
#mean
numpy.mean[getAllNthRanks[n]]
9 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
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]]
4 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
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]]
4 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___
6import statistics
list = [12, 24, 36, 48, 60]
print["List : " + str[list]]
st_dev = statistics.pstdev[list]
print["Standard deviation of the given list: " + str[st_dev]]
4 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]]
The original list : [4, 5, 8, 9, 10]
Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453
9
The original list : [4, 5, 8, 9, 10]
Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453
5
The original list : [4, 5, 8, 9, 10]
Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453
5
1List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453
6#standard deviation
numpy.std[getAllNthRanks[n]]
#mean
numpy.mean[getAllNthRanks[n]]
7#standard deviation
numpy.std[getAllNthRanks[n]]
#mean
numpy.mean[getAllNthRanks[n]]
4 List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
9 #standard deviation
numpy.std[getAllNthRanks[n]]
#mean
numpy.mean[getAllNthRanks[n]]
The original list : [4, 5, 8, 9, 10]
Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453
0
7List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
This task can also be performed using inbuilt functionality of
List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
8. This function computes standard deviation of sample internally.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
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 + Danh sách hiểu được là một tốc ký vũ lực để thực hiện nhiệm vụ cụ thể này. Chúng ta có thể tiếp cận vấn đề này trong các phần, tính toán trung bình, phương sai và độ lệch chuẩn như căn bậc hai của phương sai. 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 là chìa khóa để tính toán trung bình và phương sai. Danh sách hiểu được sử dụng để mở rộng chức năng chung cho từng yếu tố của danh sách.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]]
3def 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]]
4 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]]
5def 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]]
6def 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]]
7def 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]]
8__The original list : [4, 5, 8, 9, 10] Standard deviation of sample is : 2.31516738055804539
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]]
4 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___
6import statistics
list = [12, 24, 36, 48, 60]
print["List : " + str[list]]
st_dev = statistics.pstdev[list]
print["Standard deviation of the given list: " + str[st_dev]]
4 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]]
The original list : [4, 5, 8, 9, 10]
Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453
9
The original list : [4, 5, 8, 9, 10]
Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453
5
The original list : [4, 5, 8, 9, 10]
Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453
5
1List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
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
- Sử dụng chức năng
8 của mô -đunList : [12, 24, 36, 48, 60] Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
1 để tính độ lệch chuẩn của danh sách trong Pythonimport 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]]
- Sử dụng hàm
02 của thư việndef 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 Pythondef 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]]
- Sử dụng hàm
1 và danh sách hiểu để tính độ lệch chuẩn của danh sách trong Pythondef 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]]
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 Python
List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
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]]
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
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 Pythonimport statistics
list = [12, 24, 36, 48, 60]
print["List : " + str[list]]
st_dev = statistics.pstdev[list]
print["Standard deviation of the given list: " + str[st_dev]]
Output:
List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
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 Python
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]]
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]]
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.
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]]
Output:
List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
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 Python
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]]
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.
import math
list= [12, 24, 36, 48, 60]
print["List : " + str[list]]
mean = sum[list] / len[list]
var = sum[[l-mean]**2 for l in list] / len[list]
st_dev = math.sqrt[var]
print["Standard deviation of the given list: " + str[st_dev]]
Output:
List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
Hàm
List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714
8 là một trong những lệnh trong mô -đun Python từ ____ ____71. 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 cung cấp các chức năng để thực hiện các hoạt động thống kê như trung bình, trung bình và độ lệch chuẩn trên dữ liệu số trong Python.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.