ДИСПЕРСИЯ В PYTHON

Дисперсия является одним из показателей разброса данных. В Python для расчета дисперсии можно использовать функцию var() из библиотеки numpy. Например:

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
variance = np.var(x)
print(variance)

В данном примере мы импортируем библиотеку numpy и создаем массив из пяти чисел. Затем мы используем функцию var() и выводим результат на экран.

Также стоит отметить, что в numpy есть отдельная функция для расчета стандартного отклонения - std(). Стандартное отклонение является квадратным корнем из дисперсии. Например:

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
std_dev = np.std(x)
print(std_dev)

Как видно, для расчета стандартного отклонения мы используем функцию std(), которая также принимает массив в качестве аргумента.

Statistics with Python! Variance and Standard Deviation

Манго - Как Это Устроено_ Процесс Выращивания и Переработки!

Математическое ожидание и дисперсия. Теория

выращивание индоутки в домашних условиях ошибки и как нельзя делать

08-09 Доверительные интервалы для дисперсии в python

Математическое Ожидание, Дисперсия, Стандартное Отклонение за 5 минут

Интерполяция в Python

Pеакция охраны когда Конор Макгрегор поставил руку на плечо Путина

Новые материалы:

• Парсер юлы на python
• Поиск текста в списке python
• Отладка django в vs code
• Не найден указанный модуль python
• Django listview фильтрация
• Онлайн gdb python
• Голосовой помощник на python
• Большие буквы python задача
• Как сдвинуть весь код влево python
• Python как записать в файл словарь
• Python 8 класс презентация
• Как найти индекс символа в строке python
• Python pop что делает
• Python нечеткая логика
• Pyqt6 python скачать