189 8069 5689
def fangcha(): a=float(raw_input("请输入a:")) b=float(raw_input("请输入b:")) c=float(raw_input("请输入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均数是:%f方差是：%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用
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以下为代码：
numstr = input("请输入全部数据：用英文逗号(,)，中文逗号(，)，\
空格( )，制表符(tab键)或换行(请一次性复制过来)中的一种统一分隔数据：")
if "," in numstr:
numlist = numstr.split(",")
elif "，" in numstr:
numlist = numstr.split("，")
elif "\t" in numstr:
numlist = numstr.split("\t")
elif "\n" in numstr:
numlist = numstr.split("\n")
elif " " in numstr:
numlist = numstr.split(" ")
else:
numlist = [numstr]
numlist = list(map(lambda x:x.strip(",").strip("，").\
strip("\t").strip("\n").strip(" "), numlist))
for i in numlist.copy():
try:
a = float(i)
except:
numlist.remove(i)
print("已过滤字符串：%s"%i)
#好了，上面很多只是方便用户而已（但还是有一些有用的），主要是下面
numlist = list(map(lambda x:float(x), numlist))#所有字符串转为浮点
print("最终数列：",numlist)#输出最终数列，进行核对
average = sum(numlist)/len(numlist)#用数列和除以出列长度得到平均数
variance = 0#方差，先记为0
for i in numlist:#遍历列表
variance += (i - average) ** 2#反正就是公式对吧，先加进去
variance /= len(numlist)#还是公式，那一长串还得除以一个数列长度
print("均值：%.2f\n方差：%.2f"%(average, variance))#分两行输出
以下为输出效果：
请输入全部数据：用英文逗号(,)，中文逗号(，)，空格( )，制表符(tab键)或换行(请一次性复制过来)中的一种统一分隔数据：38,22,99,10,99,7, 25,,40
已过滤字符串：
最终数列： [38.0, 22.0, 99.0, 10.0, 99.0, 7.0, 25.0, 40.0]
均值：42.50
方差：1181.75
以下为解析：
平均值的思路就是总和除以列表长度，方差的思路就是把所有的(x-均值)²加起来，最后再除以一个长度即可。
本程序的优点：输入时逗号后出现空格与不小心多打逗号等情况都不会出问题，可以接受小数，可以先输出最终数列以供核对。
numpy计算平均数 标准差 相关系数等基本知识
NumPy 是python 语言的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。
#导入Numpy库，并命名为np
import numpy as np
#创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
# NumPy可以很方便地创建连续数组，比如我使用arange或linspace函数进行创建：
b = np.arange(1,5,1) // 返回一个有终点和起点、固定步长的排列，如起点是1，终点是4，步长为1，即【1,2,3,4】，
c = np.linspace(1,9,5) 返回一个有终点和起点、元素个数的的排列，如起点是1，终点是9，元素个数为5,即【1,3,5,7,9】
#通过NumPy可以自由地创建等差数组，同时也可以进行加、减、乘、除、求n次方和取余数。
求和：np.sum(a)
求取平均值：np.mean(a)
求取中位数：np.median(a)
求取加权平均数：np.average(a)
求取方差：var() np.var(a)
求取最小值：np.amin(a)
求取最大值：np.amax(a)
将两个数相加：np.add(x1, x2)
将两个数相减：np.subtract(x1, x2)
将两个数相乘：np.multiply(x1, x2)
将两个数相除：np.divide(x1, x2)
立方：np.power(x1, x2)
除余：np.remainder(x1, x2)
相关系数计算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩阵)
自定义函数求解即可，参考代码如下：
def f_sigma(x):
# 通过Python定义一个计算变量波动率的函数
# x：代表变量的样本值，可以用列表的数据结构输入
n = len(x)
u_mean = sum(x)/n #计算变量样本值的均值
z = [] #生成一个空列表
for t in range(n):
z.append((x[t]-u_mean)**2)
return (sum(z)/(n-1))**0.5 # n-1 自由度
a = f_sigma(x = [1,2,3])
print('样本方差：', a)