golang에서 변화를 찾는 방법

데이터 분석에서 분산은 매우 기본적인 개념입니다. Go 언어에서는 분산을 찾는 것도 매우 간단합니다. 이 글은 독자들이 Go에서 변수를 찾는 방법을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

1. 분산의 정의

분산은 데이터 분포의 분산 정도를 측정한 것입니다. 분산이 클수록 데이터의 분산이 높아지고, 분산이 작을수록 데이터의 분산이 낮아집니다.

분산 공식:

$sigma^2 = frac{sum_{i=1}^n (x_i - mu)^2}{n}$

여기서, $x_i$는 $i$번째 데이터, $를 나타냅니다. mu$는 전체 데이터의 평균을 나타내고, $n$은 데이터 개수를 나타냅니다.

2. 분산 찾기 구현

Go에서는 다음 코드를 사용하여 분산 찾기를 구현할 수 있습니다.

package main

import (
    "fmt"
    "math"
)

func main() {
    // 原始数据
    data := []float64{1, 2, 3, 4, 5}
    
    // 求均值
    mean := mean(data)
    
    // 求方差
    variance := variance(data, mean)
    
    fmt.Println(variance)
}

// 求均值
func mean(data []float64) float64 {
    sum := 0.0

    for _, value := range data {
        sum += value
    }

    return sum / float64(len(data))
}

// 求方差
func variance(data []float64, mean float64) float64 {
    sum := 0.0

    for _, value := range data {
        sum += math.Pow(value - mean, 2)
    }

    return sum / float64(len(data))
}

먼저 원본 데이터가 포함된 슬라이스를 정의한 다음 평균 및 분산 함수를 호출합니다.

mean 함수는 for 루프를 사용하여 데이터를 순회하고 합한 다음 데이터 개수로 나누는 데 사용됩니다.

variance 함수는 분산을 찾는 데 사용됩니다. 먼저 for 루프를 사용하여 데이터를 반복한 다음 math.Pow 함수를 사용하여 각 데이터와 평균 간의 차이의 제곱을 구하고 모든 제곱을 더합니다. 마지막으로 데이터 개수로 나눕니다.

3. 표준편차 구하기의 실현

분산에는 또 다른 매우 중요한 개념이 있는데 바로 표준편차입니다. 표준편차는 분산의 제곱근이며 데이터의 변동성을 설명합니다. 표준편차가 클수록 데이터의 변동폭은 커지고, 표준편차가 작을수록 데이터의 변동폭은 작아집니다.

Go에서 표준 편차를 찾으려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

package main

import (
    "fmt"
    "math"
)

func main() {
    // 原始数据
    data := []float64{1, 2, 3, 4, 5}
    
    // 求均值
    mean := mean(data)
    
    // 求标准差
    stdDev := stdDev(data, mean)
    
    fmt.Println(stdDev)
}

// 求标准差
func stdDev(data []float64, mean float64) float64 {
    sum := 0.0

    for _, value := range data {
        sum += math.Pow(value - mean, 2)
    }

    variance := sum / float64(len(data))

    return math.Sqrt(variance)
}

표준 편차를 찾는 구현은 분산을 찾는 것과 매우 유사합니다. 제곱근을 구하는 분산 함수.

4. 요약

이 글에서는 Go에서 분산과 표준편차를 구하는 구현 방법을 소개합니다. 분산과 표준편차는 데이터 분석 및 처리에 있어 매우 중요한 개념입니다. 본 글에서 제공하는 코드는 간단하고 이해하기 쉬우며 독자들이 빠르게 이해하고 적용할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 분석 및 처리에 대해 더 자세히 알아보려면 분산 및 표준 편차 계산을 숙지하는 것이 필수적입니다.

위 내용은 golang에서 변화를 찾는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!