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悠悠楠杉

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2025-07-28

Python计算数据离散度：方差与标准差的实战指南
Python计算数据离散度：方差与标准差的实战指南
一、离散度的统计学意义离散度是衡量数据分布波动性的核心指标。在数据分析领域，我们常说："均值告诉我们数据集中在哪里，而离散度揭示数据分散的程度"。Python作为数据科学的首选工具，提供了多种计算离散度的方法。以某电商平台的日销售额数据为例： python daily_sales = [12890, 13450, 15620, 11030, 14560, 13240, 12980]二、方差的计算原理与实现方差（Variance）是各数据点与均值距离平方的平均值，计算公式为：$$ \sigma^2 = \frac{1}{N}\sum{i=1}^N (xi - \mu)^2 $$原生Python实现python def calculatevariance(data): n = len(data) mean = sum(data) / n squareddiff = [(x - mean) ** 2 for x in data] return sum(squared_diff) / nprint(f"销售额方差: {calculatevariance(d...
2025年07月28日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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