【数据分析面试】8.计算标准差(python)

2024-04-03 11:44

本文主要是介绍【数据分析面试】8.计算标准差(python),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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题目:

编写一个名为 compute_deviation 的函数,该函数接受一个包含键和整数列表的字典列表,并返回一个字典,其中包含每个列表的标准差。

注意:请勿使用 NumPy 内置函数。

示例:

输入:

input = [{'key': 'list1','values': [4,5,2,3,4,5,2,3],},{'key': 'list2','values': [1,1,34,12,40,3,9,7],}
]

输出:

 output = {'list1': 1.12, 'list2': 14.19}

答案

解题思路

该函数 compute_deviation 接受一个字典列表作为输入,其中每个字典包含一个键和一个整数列表。它计算每个列表的标准差,而不使用 NumPy 内置函数,并返回一个包含每个列表标准差的字典。

  1. 定义了一个名为 compute_deviation 的函数,接受一个列表作为输入。
  2. 函数内部遍历输入列表中的每个字典。
  3. 对于每个字典,提取键和对应的整数列表。
  4. 使用给定的整数列表计算其标准差,将结果存储在一个新的字典中,以当前字典中的键作为键,标准差作为值。
  5. 最后返回这个包含标准差的字典。

答案代码

# 定义一个函数,计算每个列表的标准差
def compute_deviation(input):# 创建一个空字典,用于存储结果result = {}# 遍历输入列表中的每个字典for item in input:# 获取当前字典中的键key = item['key']# 获取当前字典中键为'values'的值values = item['values']# 计算长度n = len(values)# 计算的平均值mean = sum(values) / n# 计算方差variance = sum((x - mean) ** 2 for x in values) / n# 计算标准差std_deviation = variance ** 0.5   # 将结果存储在结果字典中result[key] = std_deviation# 返回计算得到的结果字典return resultprint(compute_deviation(input_data))

另一个版本的答案是导入’math’ 库,用 math.sqrt() 函数计算标准差:

  • std_deviation = math.sqrt(variance)

如果使用Numpy,直接用np.std()计算,不用另外计算平均值和方差。

import numpy as npdef compute_deviation(input):result = {}for item in input:key = item['key']values = item['values']std_deviation = np.std(values)result[key] = std_deviationreturn result

常见NumPy函数汇总

NumPy是Python中用于科学计算的重要库,提供了许多常用的计算函数。以下是一些常见的NumPy计算函数的简单总结:

  1. np.array(): 将输入数据(列表、元组、数组等)转换为NumPy数组。
  2. np.arange(): 创建一个等差数组。
  3. np.linspace(): 创建一个等间隔数组。
  4. np.zeros(): 创建一个元素全为0的数组。
  5. np.ones(): 创建一个元素全为1的数组。
  6. np.eye(): 创建一个单位矩阵(对角线元素为1,其余为0)。
  7. np.random.rand(): 生成指定形状的随机数数组(0到1之间均匀分布)。
  8. np.random.randn(): 生成指定形状的随机数数组(标准正态分布)。
  9. np.sum(): 对数组中的元素求和。
  10. np.mean(): 计算数组中元素的平均值。
  11. np.std(): 计算数组中元素的标准差。
  12. np.var(): 计算数组中元素的方差。
  13. np.min(): 找出数组中的最小值。
  14. np.max(): 找出数组中的最大值。
  15. np.argmax(): 找出数组中最大值的索引。
  16. np.argmin(): 找出数组中最小值的索引。
  17. np.transpose() 或数组.T: 返回数组的转置。
  18. np.dot(): 计算两个数组的点积(内积)。
  19. np.cross(): 计算两个数组的叉积。
  20. np.linalg.norm(): 计算数组的范数。

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这篇关于【数据分析面试】8.计算标准差(python)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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