Python statistics.pstdev 函数

Python 的`statistics.pstdev()`函数计算整个总体的标准差。大的标准差意味着数据分布广泛，而小的标准差意味着数据接近平均值。此函数衡量数字的离散程度。

标准差是衡量平均数据相对于均值的离散程度的指标。与方差不同，标准差与数据的单位相同。样本方差的平方根就是标准差。

语法

以下是`statistics.pstdev()`函数的基本语法。

statistics.pstdev(data, xbar)

参数

这里，数据值可以用作任何序列、列表或统计学中的x-bar，它是样本均值的符号。

返回值

此函数返回浮点值，即表示给定数据的总体标准差。

示例 1

在下面的示例中，我们使用`statistics.pstdev()`函数计算整个总体的标准差。

import statistics
x = statistics.pstdev([2, 4, 6, 8, 10])
print(x)

输出

结果如下所示：

2.8284271247461903

示例 2

现在，我们使用`statistics.pstdev()`函数计算浮点值。

import statistics
x = statistics.pstdev([0.3, 5.5, 7.6, 0.34, 2.3])
print(x)

输出

我们将得到如下所示的输出：

2.899975172307515

示例 3

这里，我们使用 `statistics.pstdev()` 函数计算标准差。

import statistics
x = statistics.pstdev([1, 5, 6.10, 400, -0.4, -34])
print(x)

输出

执行上述代码后，我们将得到以下输出：

151.3512223274064