🔍 Как найти дисперсию в Python: просто объясняемый гайд

Для расчета дисперсии в Python можно использовать функцию var() из библиотеки numpy.

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance = np.var(data)

print(f"Дисперсия: {variance}")

Как найти дисперсию в Python

Дисперсия - это мера разброса данных относительно их среднего значения. В Python существует несколько способов расчета дисперсии для набора чисел. В этой статье мы рассмотрим два популярных способа: стандартную функцию из библиотеки NumPy и ручной расчет.

С использованием библиотеки NumPy

NumPy - это мощная библиотека для научных вычислений в Python. Она включает в себя различные функции для работы с массивами и математическими операциями. Для расчета дисперсии мы можем использовать функцию numpy.var().

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance = np.var(data)

print("Дисперсия:", variance)
    

В приведенном выше коде мы импортируем библиотеку NumPy и создаем список данных data. Затем мы используем функцию np.var() для расчета дисперсии и сохраняем результат в переменную variance. Наконец, мы выводим значение дисперсии на экран.

Ручной расчет дисперсии

Если вы хотите расчитать дисперсию вручную без использования библиотеки, вам потребуется выполнить следующие шаги:

1. Вычислите среднее значение данных.
2. Вычислите разность между каждым значением данных и средним значением.
3. Возведите разности в квадрат.
4. Суммируйте квадраты разностей.
5. Разделите сумму на количество значений данных.

data = [1, 2, 3, 4, 5]

# Вычисление среднего значения
mean = sum(data) / len(data)

# Вычисление квадратов разностей и их суммирование
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in data) / len(data)

print("Дисперсия:", variance)
    

В приведенном выше коде мы создаем список данных data. Затем мы вычисляем среднее значение, используя функцию sum(), и сохраняем его в переменную mean. Далее мы используем генератор списка, чтобы вычислить квадраты разностей между каждым значением данных и средним значением. Суммируем квадраты разностей с помощью функции sum() и делим их на количество значений данных, чтобы получить дисперсию. Наконец, мы выводим значение дисперсии на экран.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели два способа расчета дисперсии в Python. С использованием функции numpy.var(), предоставляемой библиотекой NumPy, это можно сделать очень просто. Если вы хотите расчитать дисперсию вручную, вы можете использовать описанный алгоритм. Оба подхода дают одинаковые результаты, поэтому выбор зависит от ваших предпочтений и требований.