Python statistics.pvariance() 方法
示例
計算整個總體的方差
# 匯入 statistics 庫
import statistics
# 計算整個總體的方差
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]))
自己動手試一試 »
定義和用法
statistics.pvariance() 方法計算整個總體的方差。
較大的方差表示資料分散，- 較小的方差表示資料緊密地圍繞均值聚集。
提示：要計算樣本資料的方差，請參閱 statistics.variance() 方法。
語法
statistics.pvariance(data, xbar)
引數值
| 引數 | 描述 |
|---|---|
| data | 必需。用於資料的值（可以是任何序列、列表或迭代器） |
| xbar | 可選。給定資料的平均值（也可以是圍繞非平均值點的二階矩）。如果省略（或設定為 None），則自動計算平均值。 |
注意： 如果 data 為空，則返回 StatisticsError。
技術詳情
| 返回值 | 一個 float 值，表示給定資料的總體方差。 |
|---|---|
| Python 版本 | 3.4 |
