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您可以使用numpy并列出理解:
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)
TA贡献1816条经验 获得超4个赞
您可以使用numpy和矢量化计算:
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)
...因为点积等于元素的平方和。更简洁:
result = np.var(x) * x.size
...计算n倍方差,这应该等于你想要的。
TA贡献1810条经验 获得超4个赞
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。因此整个代码都写错了。
相反,您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
如果你想把它作为一个函数:
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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