如何用Python编写计算标准差的函数？
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标准偏差（Std Dev, Standard Deviation）- 统计学名词。一种度量数据分散程度的统计量，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值的程度就越小。
标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
1、定义函数
def std(nums):n = len(nums)
avg = sum(nums) / n
return (sum(map(lambda e: (e - avg) * (e - avg), nums)) / n) ** 0.5
2、验证结果
if __name__ == '__main__':nums = [19348, 3466, 12495, 4084, 20825, 25232, 254, 41373, 20177, 15944]
print(std(nums))
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标准偏差（Std Dev, Standard Deviation）- 统计学名词。一种度量数据分散程度的统计量，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值的程度就越小。
标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词。一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
1、定义函数
def std(nums):n = len(nums)
avg = sum(nums) / n
return (sum(map(lambda e: (e - avg) * (e - avg), nums)) / n) ** 0.5
2、验证结果
if __name__ == '__main__':nums = [19348, 3466, 12495, 4084, 20825, 25232, 254, 41373, 20177, 15944]
print(std(nums))