求输入数组的方差和平均值

import java.util.Scanner;
public class Task02 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner input=new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入数组长度");
        int a=input.nextInt();
        int[] arr=new int[a];
        System.out.println("请输入数据");
        double sum = 0;
        for(int i=0;i< a;i++){
            int b=input.nextInt();
            arr[i]=b;
        }
        for (int k=0;k<a;k++){
            sum+=arr[k];
        }
        double avg=sum/ a;
        System.out.println("平均值是"+avg);
        double f=0;
        for (int j=0;j<a;j++){
            f+=Math.pow(arr[j]-avg,2);
        }
        double s=f/a;
        System.out.println("数组方差是:"+s);
    }
}

### 使用Numpy计算二维数组平均值方差 对于二维数组的操作,`numpy` 提供了简洁而高效的接口来处理多维数据集。为了计算二维数组平均值方差,可以利用 `numpy.mean()` `numpy.var()` 方法。 #### 计算平均值 给定一个二维数组 `arr`,可以通过调用 `.mean()` 来获取整个矩阵或特定轴上的平均值: ```python import numpy as np # 创建一个简单的二维数组作为例子 data = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 整体平均值 overall_mean = data.mean() print(f"Overall Mean: {overall_mean}") # 行方向上的平均值 (axis=0 对应列) row_means = data.mean(axis=0) print(f"Row-wise Means: {row_means}") # 列方向上的平均值 (axis=1 对应行) column_means = data.mean(axis=1) print(f"Column-wise Means: {column_means}") ``` 上述代码展示了如何分别获得整体、每行列以及每一列的平均值[^1]。 #### 计算方差 同样地,在计算方差时也可以指定沿哪个维度进行操作,默认情况下会考虑全部元素;如果指定了某个轴,则只对该轴的数据方差。值得注意的是,当估计总体参数时通常采用无偏估计方式,此时需要设置 `ddof=1` 参数以调整自由度为 \(n-1\) 而不是默认的 \(n\)[^4]。 ```python # 总体方差(未修正) population_variance = data.var() # 样本方差(修正后的),这里我们假设输入是一个样本而非完整的总体 sample_variance = data.var(ddof=1) print(f"Population Variance: {population_variance}, Sample Variance: {sample_variance}") ``` 通过这种方式能够方便快捷地完成对二维乃至更高维度数组的相关统计量计算工作[^2]。
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