Вычислить стандартное отклонение списка в Python

  1. Используйте функцию pstdev() модуля statistics для вычисления стандартного отклонения списка в Python
  2. Используйте функцию std() библиотеки NumPy для вычисления стандартного отклонения списка в Python
  3. Используйте функцию sum() и понимание списка для вычисления стандартного отклонения списка в Python

В Python выполняется множество статистических операций. Одна из этих операций - вычисление стандартного отклонения заданных данных. Стандартное отклонение данных говорит нам, насколько данные отклонились от среднего значения. Математически стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии.

В этом руководстве будет показано, как рассчитать стандартное отклонение списка в Python.

Используйте функцию pstdev() модуля statistics для вычисления стандартного отклонения списка в Python

Функция pstdev() - одна из команд модуля statistics Python. Модуль statistics предоставляет функции для выполнения статистических операций, таких как среднее значение, медиана и стандартное отклонение числовых данных в Python.

Функция pstdev() модуля statistics помогает пользователю рассчитать стандартное отклонение для всей генеральной совокупности.

import 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))

Выход:

List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714

В приведенном выше примере функция str() преобразует весь список и его стандартное отклонение в строку, потому что его можно объединить только со строкой.

Используйте функцию std() библиотеки NumPy для вычисления стандартного отклонения списка в Python

NumPy означает Numerical Python - широко используемая библиотека в Python. Эта библиотека помогает работать с массивами, матрицами, линейной алгеброй и преобразованием Фурье.

Функция std() библиотеки NumPy используется для вычисления стандартного отклонения элементов в заданном массиве (списке). Посмотрите на пример ниже.

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))

Выход:

List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714

Используйте функцию sum() и понимание списка для вычисления стандартного отклонения списка в Python

Как следует из названия, функция sum() предоставляет сумму всех элементов итерации, например списков или кортежей. Понимание списка - это метод создания списка из элементов, присутствующих в уже существующем списке.

Функция sum() и понимание списка могут помочь вычислить стандартное отклонение списка. Вот пример кода.

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))

Выход:

List : [12, 24, 36, 48, 60]
Standard deviation of the given list: 16.97056274847714

В приведенном выше примере импортируется math модуль. Он предоставляет функцию sqrt() для вычисления квадратного корня из заданного значения. Также обратите внимание, что также используется функция len(). Эта функция помогает указать длину данного списка, например, количество элементов в списке.

Этот метод основан на математической формуле стандартного отклонения. Сначала мы вычисляем дисперсию, а затем извлекаем из нее квадратный корень, чтобы найти стандартное отклонение.

Сопутствующая статья - Python List

  • В чем разница между списочными методами добавлять и расширять
  • Как преобразовать список в струну на Python
  • Как соединить два или несколько списков на Python