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为数字列表编写自定义和函数

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我有一个列表，我想计算它的平均值 . 获得平均值后，我想从列表中减去每个项目的平均值 . 获得所有值后，我想要平方和总和 .

x=[17,13,12,15,16,14,16,16,18,19]
Average is 15.6
For example list look like: x=[17,13,12,15,16,14,16,16,18,19]

步骤1：

Find average value
sum(x)/len(x) 
average value is 15.6

第2步：从平均值中减去列表中的每个项目

17-15.6  =  1.4
13-15.6  = -2.6
12-15.6  = -3.6
15-15.6  = -0.6
16-15.6  =  0.4
14-15.6  = -1.6
16-15.6  =  0.4
16-15.6  =  0.4
18-15.6  =  2.4
19-15.6  =  3.4

第3步：之后我想应用每个结果的平方

1.4   * 1.4    = 1.96
-2.6  * -2.6   = 6.76
-3.6  * -3.6   = 12.96
-0.6  * -0.6   = 0.36
0.4   * 0.4    = 0.16
-1.6  * -1.6   = 2.56
0.4   * 0.4    = 0.16
0.4   * 0.4    = 0.16
2.4   * 2.4    = 5.76
3.4   * 3.4    = 11.56

第4步：之后我想总结正方形

1.96 + 6.76 + 12.96 0.36 +0.16 + 2.56 + 0.16 + 0.16 + 5.76 + 11.56 = 42.4

我尝试了这种方法，我能够进入第3步

def sumx(x):
    for i in x:                        #
        result=i-sum(x)/len(x)         #
        result=result*result           #
        #result="{:.2f}".format(result)
        print("{:.2f}".format(result))
        total=0
        for i in result:
            total +=i
    return (total)
sumx(x)

Error Message

结果中i的错误消息：TypeError：'float'对象不可迭代

所需的输出为42.4

python

5 回答

  • 0

    你的错误在这里：

    total=0
for i in result:
    total +=i

    这里的结果只是一个数字，而不是一个列表 . 因此，整个代码写错了 .

    相反，你可以在函数的起始位置初始化total并摆脱for循环 .

    这是一个简单的代码：

    x = [17,13,12,15,16,14,16,16,18,19]

average = sum (x) / float (len (x))
total = 0

for number in x:
    result = pow ((number - average), 2)
    total += result
print total

    如果你想要它作为一个功能：

    x = [17,13,12,15,16,14,16,16,18,19]

def sumx(x):
    average = sum (x) / float (len (x))
    total = 0
    for i in x:                        
        result = i - average
        result = result * result           
        total += result
    return (total)

print sumx(x)
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  • 0

    您可以使用 numpy 和列表理解：

    import numpy as np
x=[17,13,12,15,16,14,16,16,18,19]

# using mean function from numpy
sum((y - np.mean(x))**2 for y in x) # 42.4

# calculating mean on our own (pure python)
sum((y - (sum(x)/float(len(x))))**2 for y in x) # 42.4

# function to calculate sse
def sse(x):
    m = np.mean(x)
    return sum((y - m)**2 for y in x)
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  • 0

    我尝试你的问题，尽管它没有像我已经想到的其他答案那么精细，但它基本上是一步一步的：D

    import numpy as np

def std(x = [], to = None):

    if to is None:
        to = []
        to.append(x)

    y = np.mean(to)

    z = []
    for item in to:
        z.append((item - y)**2)

    print(sum(z[0]))

std([17,13,12,15,16,14,16,16,18,19])
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  • 0

    您可以使用 numpy 并将计算向量化：

    import numpy as np

x = np.array([17,13,12,15,16,14,16,16,18,19])
normalized_vector = x - np.mean(x)
result = np.dot(normalized_vector, normalized_vector)

    ...因为点积等于平方元素的总和 . 更简洁：

    result = np.var(x) * x.size

    ...计算n次方差，它应该等于你想要的 .

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  • 0

    基本上你想要计算列表 x 的均值和方差 .

    x = [17, 13, 12, 15, 16, 14, 16, 16, 18, 19]
n = len(x)
mean = sum(x) / n
var = sum((t - mean)**2 for t in x) / n

    如果你只想要平方和，则在 var 的计算中通过 n 删除除法 .

    所以，如果你只想返回平方和：

    def ssq(x):
    mean = sum(x) / len(x)
    return sum((t - mean)**2 for t in x)
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