파이썬을 사용하여 기본 통계를 계산하는 방법은 무엇입니까?
파이썬을 사용하여 기본 통계 값을 계산하는 코드는
def getNum(): #从控制台获取多个不确定数据的方法 nums = []; iNumStr = input("请输入数字(回车退出):"); while iNumStr != "": nums.append(eval(iNumStr)); iNumStr = input("请输入数字(回车退出):"); return nums; def mean(numbers):#计算平均值 s = 0.0; for num in numbers: s = s + num; return s/len(numbers); def dev(numbers, mean):#计算方差 sdev = 0.0; for num in numbers: sdev = sdev + (num - mean)**2; return pow(sdev/(len(numbers)-1), 0.5); def median(numbers):#计算中位数 sorted(numbers); size = len(numbers); if size%2 == 0: med = (numbers[size//2-1] + numbers[size//2])/2; else: med = numbers[size//2]; return med; n = getNum(); m = mean(n); print("平均值:{},方差:{:.2f},中位数:{}.".format(m, dev(n,m),median(n))); #运行结果 #请输入数字(回车退出):10 #请输入数字(回车退出):20 #请输入数字(回车退出):30 #请输入数字(回车退出): #平均值:20.0,方差:10.00,中位数:20.
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PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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