列表的 Python 均值和标准差

统计分析是数据分析和机器学习中的重要内容。在 Python 中，我们可以轻松计算列表的均值和标准差。本文将为大家介绍如何使用 Python 计算列表的均值和标准差。

均值

均值是一组数据中所有值的总和除以数据点的个数。在 Python 中，我们可以使用内置函数 sum() 和 len() 计算列表的均值。以下是计算列表均值的示例代码：

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = sum(my_list) / len(my_list)
print('均值为:', mean)

该代码段的输出将是：

均值为: 3.0

标准差

标准差是一组数据中所有值与其均值的差的平方的平均数的平方根。在 Python 中，我们可以使用 NumPy 库中的 numpy.std() 函数计算列表的标准差。以下是计算列表标准差的示例代码：

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
std_dev = np.std(my_list)
print('标准差为:', std_dev)

该代码段的输出将是：

标准差为: 1.4142135623730951

以上就是使用 Python 计算列表的均值和标准差的方法。在数据分析和机器学习中，统计分析的应用非常广泛，因此了解如何计算列表的均值和标准差是一个非常基础的技能。