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  • 两组数据样本量必然是一样,所以只需要输入一次样本量: #include <stdio.h> #include <math.h> double compute_d(double SE1, double SE2, double mean1, double mean2, int num) { double S_...

    两组数据的样本量必然是一样的,所以只需要输入一次样本量:

    #include <stdio.h>
    #include <math.h>
    
    
    double compute_d(double SE1, double SE2, double mean1, double mean2, int num)
    {
    	double S_within = 0.0, d = 0.0, r = 0.0;
    	S_within = sqrt((SE1*SE1*(num - 1) + SE2 * SE2*(num - 1)) / (num + num - 2));
    	d = fabs((mean1 - mean2) / S_within);
    	r = d / sqrt((d*d + 4));
    	return r;
    }
    
    int main()
    {
    	double compute_d(double SE1, double SE2, double mean1, double mean2, int num);
    	double inp[5], r=0;
    	int flag;
    	printf("请输入第一组标准差,第二组标准差,第一组均值,第二组均值,样本量,以空格间隔\n");
    	for (int i = 0; i < 5; i++)
    	{
    		scanf("%lf", &inp[i]);
    	}
    	r = compute_d(inp[0], inp[1], inp[2], inp[3], (int)inp[4]);
    	printf("计算出r系数为:%lf", r);
    	scanf("%d", &flag);
    	return 0;
    }
    
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  • 如何查看Pandas DataFrame对象列最大值、最小值、平均值标准差、中位数等 我们举个例子说明一下,先创建一个dataframe对象df,内容如下: 1.使用sum函数获得函数列和,用法:df.sum() 2.使用max获取最大值,用法...
  • scipy.stats具有函数^{},该函数允许您计算一个值高于平均值的标准差(通常称为标准分数或Z分数)。在如果arr是您问题中的示例数组,那么您可以计算每行25的Z分数,如下所示:>>> import scipy.stats as ...

    scipy.stats具有函数^{},该函数允许您计算一个值高于平均值的标准差(通常称为标准分数或Z分数)。在

    如果arr是您问题中的示例数组,那么您可以计算每行25的Z分数,如下所示:>>> import scipy.stats as stats

    >>> stats.zscore(arr, axis=1)

    array([[-0.18017365, -0.52666143, -0.52666143, 0.8592897 , -0.52666143,

    -0.18017365, -0.52666143, -0.52666143, -0.52666143, -0.52666143,

    0.51280192, -0.52666143, 0.16631414, -0.18017365, -0.52666143,

    -0.52666143, 0.51280192, -0.52666143, 0.51280192, -0.52666143,

    4.32416754, -0.52666143, 0.16631414, -0.52666143, 0.8592897 ],

    [-0.43643578, -0.43643578, -0.43643578, 0.47280543, 1.38204664,

    -0.43643578, -0.43643578, -0.43643578, -0.43643578, -0.43643578,

    0.47280543, -0.43643578, 1.38204664, -0.43643578, -0.43643578,

    -0.43643578, -0.43643578, -0.43643578, -0.43643578, -0.43643578,

    4.10977027, -0.43643578, -0.43643578, -0.43643578, 0.47280543]])

    此计算使用每行的总体平均值和标准差。要使用样本方差(与t统计量一样),另外指定ddof=1:

    ^{pr2}$

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  • 我假设你矩阵在一个列表列表中,并向你展示如何开始。(然而,正如我在一篇评论中提到,如果你把矩阵放在一个numpy array或matrix中,它也会变得更加简单和快速。)如果您只是将该作为一个大多行字符串,则...

    我假设你的矩阵在一个列表列表中,并向你展示如何开始。(然而,正如我在一篇评论中提到的,如果你把矩阵放在一个numpy array或matrix中,它也会变得更加简单和快速。)

    如果您只是将该值作为一个大的多行字符串,则可以将其转换为浮动列表,如下所示:m = [[float(col) for col in line.split()] for line in s.splitlines()]

    现在,通过“根据第6列对这些数字进行分类”,听起来您想要的是按该列的整数值对它们进行分组。在

    Python附带了一个^{}函数,它可以完成您在这里想要的大部分功能,但是您必须首先对数据进行排序。在

    在Python中,排序和分组以及相关函数总是允许您传递键函数。您不必对第6列进行排序和分组,您可以使用第6列作为键对整行进行排序和分组。在

    但实际上,您不想使用第6列的值作为键,而是要使用第6列的整数值。对于前者,您应该使用stdlib中的^{}函数,但是要做更复杂的事情,最好为其编写一个函数:

    ^{pr2}$

    (如果您重复这样做,您可能需要编写一个包装器函数,该函数使用相同的键对其进行排序和分组,这样就不必重复自己的操作,从而出错。)

    它提供的是一个内部有迭代器的迭代器,打印出来有点困难:[(k, list(g)) for k, g in groups]

    …但你得到的是:[(68,

    [[3917.0, 1.0, -0.662261, 25.148, 22.9354, 68.8076],

    [3919.0, 1.0, -9.56836, -23.3265, -61.953, 68.8357]]),

    (69,

    [[3918.0, 1.0, 12.7649, 18.7451, 7.68473, 69.0063],

    [3920.0, 1.0, 11.6292, 31.6525, -29.3697, 69.1372],

    [3921.0, 2.0, 26.4837, -66.7897, 12.0257, 69.2282],

    [3922.0, 1.0, -9.81652, 14.3788, 9.38343, 69.1217],

    [3923.0, 2.0, 39.931, -88.1879, 109.498, 69.1604],

    [3924.0, 1.0, 4.5502, 3.53887, -6.59604, 69.486],

    [3925.0, 2.0, 13.6801, -24.6628, -5.7568, 69.9398]]),

    (70, [[3926.0, 1.0, -10.5635, 7.05517, -8.82785, 70.2263]])]

    因此,每个k是该类别分组的整数,每个g是该类别中的所有行(按排序顺序)。在

    (注意,因为groups是一个迭代器,如果print这个,groups现在将为空。)

    这就解决了你的第一个问题,我想你的第二个问题(我不确定你到底想要什么)。在

    对于第三种情况,首先需要遍历组:for k, g in groups:

    如果要在组中循环多次,则需要立即创建一个列表,然后循环该列表。在

    对于每个组,您需要对多个列执行一些统计工作。最简单的方法是使用一个模块来处理所有的数学问题。PyPI上的^{}模块是一个不错的选择,尤其是现在(稍作改动)它可能会最终进入即将发布的Python版本的标准库中。在

    但我只想说明一下,因为那是微不足道的。在

    所以:def mean(sequence):

    return sum(sequence) / len(sequence)

    for k, g in groups:

    rows = list(g)

    print(k)

    for column_index in 2, 3, 4:

    column = [row[column_index] for row in rows]

    print(mean(column))

    可能有很多代码不能满足您的需要,但希望它足以让您开始,并在遇到困难时提出更具体的问题。在

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  • python求平均数、方差、中位数例子CalStatistics.pydef getNum(): #获取用户不定长度输入nums = []iNumStr = input("请输入数字(回车退出):")while iNumStr != "":nums.append(eval(iNumStr))iNumStr = input(...

    python求平均数、方差、中位数的例子

    CalStatistics.py

    def getNum(): #获取用户不定长度的输入

    nums = []

    iNumStr = input("请输入数字(回车退出):")

    while iNumStr != "":

    nums.append(eval(iNumStr))

    iNumStr = input("请输入数学(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

    numbers = sorted(numbers) #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:{:.2},中位数:{}.".format(m, dev(n,m), median(n)))

    以上这篇python求平均数、方差、中位数的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。

    Python求均值,方差,标准差的实例

    如下所示:

    import numpy as np

    arr = [1,2,3,4,5,6]

    #求均值

    arr_mean = np.mean(arr)

    #求方差

    arr_var = np.var(arr)

    #求标准差

    arr_std = np.std(arr,ddof=1)

    print("平均值为:%f" % arr_mean)

    print("方差为:%f" % arr_var)

    print("标准差为:%f" % arr_std)

    以上这篇Python求均值,方差,标准差的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。

    以上就是本次给大家分享的关于java的全部知识点内容总结,大家还可以在下方相关文章里找到相关文章进一步学习,感谢大家的阅读和支持。

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平均值的标准差如何计算