Python不使用numpy如何计算标准差？自定义实现结果异常排查

你的代码存在两处核心逻辑错误：

• 计算平方差的循环逻辑错误：第一次遍历数组元素时，就把原数组变量覆盖为单个元素的平方差值，并且直接return，后续所有代码都不会执行，这是你输出单个数值而非正确标准差的直接原因。
• 求和循环逻辑错误：即使前面的代码能执行到求和步骤，循环里的return也会在第一次累加后直接返回结果，无法完成所有平方差的求和计算。

import math

speeds = [86,87,88,86,87,85,86]

def get_mean(array):
    sum_val = 0
    for i in array:
        sum_val += i
    return sum_val / len(array)

def get_std_dev(array):
    mean = get_mean(array)
    # 存储所有元素与均值的平方差
    sqr_diff_list = []
    for i in array:
        sqr_diff_list.append((i - mean) ** 2)
    # 计算平方差总和
    sum_sqr_diff = 0
    for diff in sqr_diff_list:
        sum_sqr_diff += diff
    # 按总体标准差计算，和numpy.std默认逻辑对齐
    variance = sum_sqr_diff / len(array)
    return math.sqrt(variance)

std_dev = get_std_dev(speeds)
print(std_dev)

运行修正后代码输出结果为0.9035079029052513，和你用numpy计算得到的结果一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bkleeman