Python statistics.pvariance() 方法
实例
计算整个总体的方差:
# Import statistics Library
import statistics
# 计算整个总体的方差
print(statistics.pvariance([1, 3, 5, 7, 9, 11]))
print(statistics.pvariance([2, 2.5, 1.25, 3.1, 1.75, 2.8]))
print(statistics.pvariance([-11, 5.5, -3.4, 7.1]))
print(statistics.pvariance([1, 30, 50, 100]))
亲自试一试 »
定义和用法
statistics.pvariance() 方法计算整个总体的方差。
方差大表示数据分散，方差小表示数据集中在均值附近。
提示:要从数据样本中计算方差，请查看 statistics.variance() 方法。
语法
statistics.pvariance(data, xbar)
参数值
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| data | 必需。要使用的数据值（可以是任何序列、列表或迭代器） |
| xbar | 可选。给定数据的均值（也可以是非均值点周围的第二个时刻）。 如果省略（或设置为 None），则自动计算平均值 |
注释:如果 data 为空，则返回 StatisticsError。
技术细节
| 返回值: | float 值，表示给定数据的总体方差 |
|---|---|
| Python 版本: | 3.4 |
