Python来计算均值和方差,用Python来计算均值和方差,你可以写,你也可以用numpy,但是哪个更快?我做了个实验。首先,我生成了900万个样本:nlist=range(09000000)nlist=[float(I)/1000000 for innlist]n=len(nlist)。第二行是把样本缩小,否则会从100万溢出到900万。自我实现,遍历数组以查找平均方差: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向量运算来查找:importnumpyarray=numpy.数组(nlist)sum1=narray.sum公司()narray2=narray*narraysum2=narray2。Sum()mean=sum1/NVAR=sum2/n-mean**2取1.0s
在Python中,如果我们提前知道列表的长度,如果我们提前初始化列表的长度,然后给每个列表赋值,这将比每次使用它更容易列表.append()效率更高。接下来,介绍两种初始化列表的方法:
如果要过滤掉序列中不必要的元素,可以使用列表派生,如下
def MA(x,y):
“””
自定义函数“MA(x,y)”指南
函数格式:MA(x,y)
函数:查找简单平均值序列数据x的Y周期的值,并且输出值是序列平均值,即列表。
函数使用示例:
#输入:
l=[1,2,3,4,5
]MA(l,3)
ţ输出:
][2.0,3.0,4.0
]ţ输出注释:
(1,2,3)/3=2.0
](2,3,4)/3=3.0
(3,4,5)/3=4.0
“”“
如果isinstance(x,STR):
打印(”第一个参数不能是字符串!“)
elif isinstance(y,int)和y>0 and Len(x)>=y:
x=list(x)
l=
]z=[x[I:I,y]表示范围(0,Len(x)-y1,1)中的I
]表示范围(0,Len(x)-y1)中的I:
l.append(sum(z[I][0:y1])/y)
return l
else:
如果isinstance(x,list)==false:
打印(”请输入列表、数组或元组!“)
如果isinstance(y,int)==false或y<=0:
print(”错误提示:第二个参数应该是正整数!“)
如果len(x)<;Y:
print(”错误提示:第二个参数的值应小于或等于第一个参数中的元素数!“)
打印([0代表范围(0,y)中的i)]
打印([None代表范围(0,y)中的i)]
打印(list())
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