Python | Desviación estándar de la lista

A veces, mientras trabajamos con Matemáticas, podemos tener un problema en el que pretendemos calcular la desviación estándar de una muestra. Esto tiene muchas aplicaciones en la programación competitiva, así como en proyectos a nivel escolar. Analicemos ciertas formas en que se puede realizar esta tarea.

Método #1: Uso sum()de la comprensión de lista +
Esta es una forma abreviada de fuerza bruta para realizar esta tarea en particular. Podemos abordar este problema en secciones, calculando la media, la varianza y la desviación estándar como la raíz cuadrada de la varianza. La sum()clave es para calcular la media y la varianza. La comprensión de listas se utiliza para extender la funcionalidad común a cada uno de los elementos de la lista.

# Python3 code to demonstrate working of
# Standard deviation of list
# Using sum() + list comprehension
  
# initializing list
test_list = [4, 5, 8, 9, 10]
  
# printing list
print("The original list : " + str(test_list))
  
# Standard deviation of list
# Using sum() + list comprehension
mean = sum(test_list) / len(test_list)
variance = sum([((x - mean) ** 2) for x in test_list]) / len(test_list)
res = variance ** 0.5
  
# Printing result
print("Standard deviation of sample is : " + str(res))

 
The original list : [4, 5, 8, 9, 10]
Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453

Método #2: Usarpstdev()
Esta tarea también se puede realizar usando la funcionalidad incorporada de pstdev(). Esta función calcula internamente la desviación estándar de la muestra.

# Python3 code to demonstrate working of
# Standard deviation of list
# Using pstdev()
import statistics
  
# initializing list
test_list = [4, 5, 8, 9, 10]
  
# printing list
print("The original list : " + str(test_list))
  
# Standard deviation of list
# Using pstdev()
res = statistics.pstdev(test_list)
  
# Printing result
print("Standard deviation of sample is : " + str(res))

 
The original list : [4, 5, 8, 9, 10]
Standard deviation of sample is : 2.3151673805580453