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引入相关模块，这次我们使用stats的产生两列随机变量，用到了stats。norm.rvs，参数loc表示平均数，scale表示标准差，size是样本量这是产生的两个变量的数据的一部分ttest_rel的用法：输出t和p值从p值可以看出，这两列数据是没有差异的。当然，ttest_rel还可以接受pandas.DataFrame数据，先从excel中读取数据我们可以看一下数据的基本内容：我们可以选择scoreA和ScoreB这两列数据进行T检验输出的结果可见两列变量均值无差异我们还可以同时对多个变量进行检验，比如：这是产生的结果可见：第一个array表示t值，两个表示p值，因此我们可以知道p(scoreA)=0.126>0.05
>>> l=[1， 2， 3， 4， 5， 4，3，2，1] #输入数字到数组中>>> sum(l)/len(l) #求平均数2.7777777777777777>>> "{:.3f}".format(sum(l)/len(l)) #求平均数，保留3位小数"2.778"
python计算均值方差用Python求均值与方差，可以自己写，也可以借助于numpy，不过到底哪个快一点呢？我做了个实验，首先生成9百万个样本：nlist=range(0，9000000)nlist=[float(i)/1000000foriinnlist]N=len(nlist)第二行是为了让样本小一点，否则从1加到9百万会溢出的。自己实现，遍历数组来求均值方差：sum1=0.0sum2=0.0foriinrange(N):sum1 =nlist[i]sum2 =nlist[i]**2mean=sum1/Nvar=sum2/N-mean**2用时5.3s借助numpy的向量运算来求：importnumpynarray=numpy.array(nlist)sum1=narray.sum()narray2=narray*narraysum2=narray2.sum()mean=sum1/Nvar=sum2/N-mean**2用时1.0s
学UI设计好，还是网页设计好？谢谢你的邀请！作为IT行业从业者和计算机专业教育者，让我回答这个问题。首先，当前的UI设计和web设计（前端开发）都是不错的选择。一方面，这两个岗位的就业空间比较大，另一方面，这两个岗位的发展空间也比较大，薪酬
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