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求集合数据的均方差函数

时间: 2025-02-06 15:06:33 浏览: 35

### 使用不同编程语言实现集合数据均方差计算 #### Python 实现在Python中，可以利用`numpy`库来简化标准差的计算过程。对于给定的一组数值列表，通过调用`np.std()`函数可以直接获得该序列的标准差（即均方根误差），并指定输出格式保留五位小数。 ```python import numpy as np n = int(input()) x = input() xlist = list(map(int, x.split())) std_deviation = np.std(xlist) print(f'{std_deviation:.5f}') ``` 此段代码读取输入的数据量以及具体数值，将其转化为整型列表后传递给`np.std()`进行处理[^2]。 #### C 语言实现采用C语言编写时，则需手动定义一个用于求解平均值之后再逐项累加偏差平方和最后开方得到的结果作为样本标准差的方法： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> double calculate_stddev(long *data, size_t length){ double sum = 0; for(size_t idx=0 ;idx<length;++idx){ sum+=*(data+idx); } double mean=sum/length; double variance_sum=0; for(size_t idx=0;idx<length;++idx){ variance_sum+=(pow(*(data+idx)-mean,2)); } return sqrt(variance_sum/(double)(length)); } int main(){ int count; scanf("%d",&count); long dataset[count]; for(int i=0;i<count;++i){ scanf("%ld",dataset+i); } printf("%.5lf\n",calculate_stddev(dataset,count)); return 0; } ``` 上述程序首先获取数组大小与各元素值存入动态分配的空间内；接着分别遍历两次完成总和累积及单个成员减去算术平均值得到各自差异度后再做二次幂运算直至得出总体离散程度指标——标准差[^4]。

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