python算平均身高,身高极差,身方差代码
【原创版】
1.背景介绍：Python 在数据分析中的应用 
2.Python 计算平均身高 
3.Python 计算身高极差 
4.Python 计算身高方差 
5.总结和展望
正文
1.背景介绍：Python 在数据分析中的应用 
在当今信息时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的一部分。Python 作为一门功能强大的编程语言，在数据分析领域有着广泛的应用。Python 提供了大量的数据分析库，如 NumPy、
Pandas 和 SciPy 等，这些库为数据分析提供了极大的便利。
2.Python 计算平均身高 
平均身高是指一组人的身高总和除以人数。在 Python 中，我们可以使用 NumPy 库来轻松地实现这个计算。首先，我们需要导入 NumPy 库，然后定义一个数组来存储身高数据，最后使用 an() 函数计算平均身高。
以下是 Python 计算平均身高的示例代码： 
```python 
import numpy as np
heights = np.array([170, 175, 180, 185, 190]) 
mean_height = np.mean(heights) 
print("平均身高：", mean_height) 
```
3.Python 计算身高极差 
身高极差是指一组人中最大身高与最小身高之差。在 Python 中，我们可以使用 NumPy 库中的 numpy.max() 和 numpy.min() 函数来计算身高的最大值和最小值，然后相减得到身高极差。
以下是 Python 计算身高极差的示例代码： 
```python 
import numpy as np
heights = np.array([170, 175, 180, 185, 190]) 
max_height = np.max(heights) 
min_height = np.min(heights) 
range_of_height = max_height - min_height 
print("身高极差：", range_of_height) 
```
4.Python 计算身高方差 
身高方差是用来衡量一组人身高数据的离散程度。在 Python 中，我们可以使用 NumPy 库中的 numpy.var() 函数来计算身高方差。首先，我们需要计算身高数据的平均值，然后使用 numpy.sum() 函数计算每个数据与平均值的差的平方，最后除以数据个数得到身高方差。
以下是 Python 计算身高方差的示例代码： 
```python 
import numpy as np
heights = np.array([170, 175, 180, 185, 190]) 
mean_height = np.mean(heights) 
numpy库统计函数
squares = np.sum((heights - mean_height) ** 2) 
variance_of_height = squares / len(heights) 
print("身高方差：", variance_of_height) 
```
5.总结和展望 
在本文中，我们使用 Python 和 NumPy 库计算了平均身高、身高极差和身高方差。这些统计数据可以帮助我们更好地了解一组人的身高分布情况。在实际应用中，Python 的数据分析功能可以帮助我们处理更为复杂的数据集，并进行各种数据分析任务，如数据清洗、数据可视化、建立预测模型等。

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