前言

在实验室管理活动中，常常需要开展不确定度评定工作，涉及各项数据的统计及标准差、方差计算，使用python中numpy模块便可以准确快速地计算。

numpy模块安装

pip install numpy

平均值

平均值公式：

如何用python计算方差（Python计算平均值）(1)

平均值公式

代码实现—numpy.mean()：

import numpy as np value = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] result = np.mean(value) print(result) # 输出结果 >>>5.5

总体标准差

总体标准差，又称为理论标准差，计算公式为：

如何用python计算方差（Python计算平均值）(2)

总体标准差

代码实现：

import numpy as np value = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] result = np.std(value) print(result) # 输出结果 >>>2.8722813232690143

样本标准差

样本标准差，又称为无偏标准差，计算公式为：

如何用python计算方差（Python计算平均值）(3)

样本标准差

代码实现：

import numpy as np value = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] result = np.std(value, ddof=1) print(result) # 输出结果 >>> 3.0276503540974917

方差

方差公式：

如何用python计算方差（Python计算平均值）(4)

方差公式

代码实现：

import numpy as np value = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] result = np.var(value) print(result) # 输出结果 >>>8.25

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