Python - 元素的平均偏差

给定一个列表，任务是编写一个Python程序来计算每个列表与其列表平均值的偏差。

例子：

Input : test_list = [7, 5, 1, 2, 10, 3] 
Output : [2.333333333333333, 0.33333333333333304, 3.666666666666667, 2.666666666666667, 5.333333333333333, 1.666666666666667] 
Explanation : Mean is 4.66667, related differences are computed.
 

Input : test_list = [1, 2, 3, 4, 5] 
Output : [2, 1, 0, 1, 2] 
Explanation : Mean is 3, related differences are computed. 

方法 #1：使用循环 + mean() + abs()

在这里，我们执行每个元素的迭代并使用 abs() 计算与均值的偏差，均值的计算是使用 mean() 完成的。

Python3

# Python3 code to demonstrate working of
# Mean deviation of Elements
# Using loop + mean() + abs()
from statistics import mean
  
# initializing list
test_list = [7, 5, 1, 2, 10, 3]
  
# printing original lists
print("The original list is : " + str(test_list))
  
res = []
  
# getting mean
mean_val = mean(test_list)
  
for ele in test_list:
  
    # getting deviation
    res.append(abs(ele - mean_val))
  
# printing result
print("Mean deviations : " + str(res))

输出：

The original list is : [7, 5, 1, 2, 10, 3]
Mean deviations : [2.333333333333333, 0.33333333333333304, 3.666666666666667, 2.666666666666667, 5.333333333333333, 1.666666666666667]

方法 #2：使用列表理解 + mean()

在这个类似的功能中使用了上述函数，不同之处在于列表理解被用作单线来解决这个问题。

蟒蛇3

# Python3 code to demonstrate working of
# Mean deviation of Elements
# Using list comprehension + mean()
from statistics import mean
  
# initializing list
test_list = [7, 5, 1, 2, 10, 3]
  
# printing original lists
print("The original list is : " + str(test_list))
  
res = []
  
# getting mean
mean_val = mean(test_list)
  
# list comprehension used for 1 liner
res = [abs(ele - mean_val) for ele in test_list]
  
# printing result
print("Mean deviations : " + str(res))

输出：

The original list is : [7, 5, 1, 2, 10, 3]
Mean deviations : [2.333333333333333, 0.33333333333333304, 3.666666666666667, 2.666666666666667, 5.333333333333333, 1.666666666666667]