返回包含算术平均值和无偏样本方差的元组

Question

我必须编写一个函数，它接受长度≥2 的数字列表，并返回一个包含这些数字的算术平均值和无偏样本方差的元组。即给定一个项目列表 [𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑁]，返回一个元组 (𝑚,𝑠2)，其中：

我不允许使用内置函数，如求和、任何数学函数等。我不知道在不使用这些函数的情况下如何继续。

我的代码：

def mean_variance(numbers):
    m = sum(numbers) / len(numbers)
    var = sum((xi - m) ** 2 for xi in numbers) / len(numbers)
        return m, var

我正在测试的内容：

assert(mean_variance([1, 2, 3]) == (2, 1))

Answer 1

我不知道为什么不允许您使用内置函数，但我想您可以在没有内置函数的情况下做到这一点，如下所示：def mean_variance(numbers):    meanSum = 0    for num in numbers:        meanSum += num    mean = meanSum / len(numbers)    varSum = 0    for num in numbers:        varSum += (num - mean) ** 2    var = varSum / (len(numbers) - 1)    return mean, var

Answer 2

我用 替换了该sum函数reduce并更正了公式中的错误。这是代码：from functools import reducedef mean_variance(numbers):    m = reduce(lambda x, y: x+y, numbers) / len(numbers)    var = reduce(lambda x, y: x+y, ((xi - m) ** 2 for xi in numbers)) / (len(numbers)-1)    return m, var

Answer 3

不使用任何内置方法平均值和方差可以是浮点数。所以返回int或float将由自动处理assertdef mean_variance(inputList):  sum = 0  lenList = 0  for val in inputList:    sum = int(val) + sum    lenList = lenList + 1  mean = sum/lenList  sum_sq = 0  for val in inputList:    sq = (int(val) - int(mean)) ** 2    sum_sq = sum_sq + sq  variance = sum_sq/(lenList-1)  return (float(mean), float(variance))print(mean_variance([1, 2, 3]))assert mean_variance([1, 2, 3]) == (2, 1)