如何用python計(jì)算方差，平均值？Python來(lái)計(jì)算均值和方差，用Python來(lái)計(jì)算均值和方差，你可以寫(xiě)，你也可以用numpy，但是哪個(gè)更快？我做了個(gè)實(shí)驗(yàn)。首先，我生成了900萬(wàn)個(gè)樣本：nlist=

如何用python計(jì)算方差，平均值？

Python來(lái)計(jì)算均值和方差，用Python來(lái)計(jì)算均值和方差，你可以寫(xiě)，你也可以用numpy，但是哪個(gè)更快？我做了個(gè)實(shí)驗(yàn)。首先，我生成了900萬(wàn)個(gè)樣本：nlist=range（09000000）nlist=[float（I）/1000000 for innlist]n=len（nlist）。第二行是把樣本縮小，否則會(huì)從100萬(wàn)溢出到900萬(wàn)。自我實(shí)現(xiàn)，遍歷數(shù)組以查找平均方差：sum1=0.0sum2=0.0foriiinrange（n）：sum1=nlist[i]sum2=nlist[i]**2Mean=sum1/NVAR=sum2/n-mean**2需要5.3s，借助numpy向量運(yùn)算來(lái)查找：importnumpyarray=numpy.數(shù)組（nlist）sum1=narray.sum公司（）narray2=narray*narraysum2=narray2。Sum（）mean=sum1/NVAR=sum2/n-mean**2取1.0s

Python如何初始化列表？

在Python中，如果我們提前知道列表的長(zhǎng)度，如果我們提前初始化列表的長(zhǎng)度，然后給每個(gè)列表賦值，這將比每次使用它更容易列表.append（）效率更高。接下來(lái)，介紹兩種初始化列表的方法：

如果要過(guò)濾掉序列中不必要的元素，可以使用列表派生，如下

def MA（x，y）：

“””

自定義函數(shù)“MA（x，y）”指南

函數(shù)格式：MA（x，y）

函數(shù)：查找簡(jiǎn)單平均值序列數(shù)據(jù)x的Y周期的值，并且輸出值是序列平均值，即列表。

函數(shù)使用示例：

#輸入：

l=[1，2，3，4，5

]MA（l，3）

?輸出：

][2.0，3.0，4.0

]?輸出注釋?zhuān)?/p>

（1，2，3）/3=2.0

]（2，3，4）/3=3.0

（3，4，5）/3=4.0

“”“

如果isinstance（x，STR）：

打?。ā钡谝粋€(gè)參數(shù)不能是字符串！“）

elif isinstance（y，int）和y>0 and Len（x）>=y:

x=list（x）

l=

]z=[x[I:I，y]表示范圍（0，Len（x）-y1，1）中的I

]表示范圍（0，Len（x）-y1）中的I:

l.append（sum（z[I][0:y1]）/y）

return l

else:

如果isinstance（x，list）==false:

打?。ā闭?qǐng)輸入列表、數(shù)組或元組！“）

如果isinstance（y，int）==false或y<=0：

print（”錯(cuò)誤提示：第二個(gè)參數(shù)應(yīng)該是正整數(shù)！“）

如果len（x）<；Y:

print（”錯(cuò)誤提示：第二個(gè)參數(shù)的值應(yīng)小于或等于第一個(gè)參數(shù)中的元素?cái)?shù)！“）

打印（[0代表范圍（0，y）中的i）]

打?。╗None代表范圍（0，y）中的i）]

打?。╨ist（））