🔢 Как посчитать дисперсию в Python: подробное руководство для начинающих

Для расчета дисперсии в Python можно использовать библиотеку NumPy.

import numpy as np

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

variance = np.var(data)

print(f"Дисперсия: {variance}")

В данном примере мы импортируем библиотеку NumPy, создаем список данных, и затем с помощью функции np.var() вычисляем дисперсию. Результат выводим на экран.

Как посчитать дисперсию в Python

Дисперсия - это статистическая мера разброса данных. Она показывает, насколько значения данных отклоняются от их среднего значения. В Python существует несколько способов вычислить дисперсию, и мы рассмотрим два из них: использование встроенных функций и библиотеки NumPy.

1. Использование встроенных функций

Python предоставляет функции для работы с числами, включая расчет дисперсии. Одна из таких функций - statistics.variance() из стандартной библиотеки statistics. Эта функция принимает список чисел в качестве аргумента и возвращает дисперсию. Вот пример использования:

import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance = statistics.variance(data)
print(f"Дисперсия: {variance}")

В данном примере мы импортируем модуль statistics и вызываем функцию variance() с нашими данными [1, 2, 3, 4, 5]. Функция возвращает значение дисперсии, которое затем выводится на экран.

2. Использование библиотеки NumPy

Библиотека NumPy предоставляет мощные инструменты для работы с массивами и числами в Python. Она также содержит функцию numpy.var(), которую мы можем использовать для вычисления дисперсии. Вот пример:

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
variance = np.var(data)
print(f"Дисперсия: {variance}")

В этом случае мы импортируем библиотеку NumPy под псевдонимом np и создаем массив данных с помощью np.array(). Затем мы вызываем функцию np.var() с нашим массивом данных и выводим результат на экран.

Заключение

Вычисление дисперсии в Python может быть достаточно простым с использованием встроенных функций или библиотеки NumPy. В этой статье мы рассмотрели два метода: использование statistics.variance() из стандартной библиотеки и numpy.var() из библиотеки NumPy. Рекомендуется выбирать метод в зависимости от ваших потребностей и знакомства с соответствующими библиотеками.