python的求
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:
np;
from
sd;
print([1,
def?pfc(x,y):
def?comp100(n):
return?True?if?n100?else?False
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:
土嘎嘎的粉丝们大家好, 代码如下:
------
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:
# coding = GBK
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
print(sum / cnt)
f.close()
或者.
#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np
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
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
return?sum(self.sequence)
def?count(self):
return?len(self.sequence)
def?min(self):
return?min(self.sequence)
def?max(self):
return?max(self.sequence)
def?avg(self):
return?sum(self.sequence)?/?len(self.sequence)?
def?median(self):
self.sequence.sort()
def?stdev(self):
avg?=?self.avg()
return?stdev
def?percentile(self, percentile):
value?=?None
elif?(percentile =?100):
sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100.? you supplied: %s\n'%?percentile)
element_idx?=?int(len(self.sequence)?*?(percentile?/?100.0))
value?=?self.sequence[element_idx]
return?value
以上就是土嘎嘎小编为大家整理的python定义函数求差相关主题介绍,如果您觉得小编更新的文章只要能对粉丝们有用,就是我们最大的鼓励和动力,不要忘记讲本站分享给您身边的朋友哦!!