NUMPY076 题解：计算标准差

题目

计算数组的标准差。

解题思路

1. 读取数组
2. 使用 $\texttt{np.std}$ 计算标准差

代码

import numpy as np

n = int(input())
arr = np.array(list(map(float, input().split())))
result = np.std(arr)
print(result)

代码详解

标准差公式：

$$\sigma = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \mu)^2}$$

其中 $\mu$ 是平均值。

运行示例

输入：

5
1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

分析：

• 平均值 $\mu = (1+2+3+4+5)/5 = 3$
• 方差 $= [(1-3)^2 + (2-3)^2 + (3-3)^2 + (4-3)^2 + (5-3)^2]/5 = 2$
• 标准差 $= \sqrt{2} \approx 1.414$

输出：

1.4142135623730951

核心知识点

1. $\texttt{np.std}$ —— 计算标准差
2. 方差与标准差的关系

NUMPY076 题解：计算标准差

题目

计算数组的标准差。

解题思路

1. 读取数组
2. 使用 $\texttt{np.std}$ 计算标准差

代码

import numpy as np

n = int(input())
arr = np.array(list(map(float, input().split())))
result = np.std(arr)
print(result)

代码详解

标准差公式：

$$\sigma = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \mu)^2}$$

其中 $\mu$ 是平均值。

运行示例

输入：

5
1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

分析：

• 平均值 $\mu = (1+2+3+4+5)/5 = 3$
• 方差 $= [(1-3)^2 + (2-3)^2 + (3-3)^2 + (4-3)^2 + (5-3)^2]/5 = 2$
• 标准差 $= \sqrt{2} \approx 1.414$

输出：

1.4142135623730951

核心知识点

1. $\texttt{np.std}$ —— 计算标准差
2. 方差与标准差的关系