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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貢獻1816條經驗 獲得超4個贊
您可以使用numpy和矢量化計算:
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)
...因為點積等于元素的平方和。更簡潔:
result = np.var(x) * x.size
...計算n倍方差,這應該等于你想要的。
TA貢獻1810條經驗 獲得超4個贊
你的錯誤在這里:
total=0
for i in result:
total +=i
這里的結果只是一個數字而不是一個列表。因此整個代碼都寫錯了。
相反,您可以在函數的起始位置初始化 total 并擺脫 for 循環。
這是一個簡單的代碼:
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
如果你想把它作為一個函數:
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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