Advertisement
Not a member of Pastebin yet?
Sign Up,
it unlocks many cool features!
- #Napisać to samo tylko, że dla macierzy 2 wymiarowej
- import numpy as np
- def los_wektor(size=10):
- A=np.zeros((size))
- for i in range(size):
- A[i] = np.random.randint(1,100)
- return A
- def srednia(vec):
- suma=0
- sr=0
- for i in range(len(vec)):
- suma=suma+vec[i]
- sr=suma/len(vec)
- return sr
- def odchylenie(vec):
- suma=0
- odch=0
- for i in range(len(vec)):
- #suma=suma+(vec[i]-srednia(vec))*(vec[i]-srednia(vec))
- suma=suma+(vec[i]-srednia(vec))**2
- odch=np.sqrt(suma/len(vec))
- return odch
- ################################################################################
- def los_macierz(n,m):
- A=np.zeros((n,m))
- for i in range(n):
- for j in range(m):
- A[i,j]=np.random.randint(1,100)
- return A
- def sr_mac(A):
- suma=0
- srednia=0
- x=(np.shape(A)[0])
- y=(np.shape(A)[1])
- for i in range(x):
- for j in range(y):
- suma=suma+A[i,j]
- srednia=suma/(x*y)
- return srednia
- def odchyl(A):
- suma=0
- odchylenie=0
- x=(np.shape(A)[0])
- y=(np.shape(A)[1])
- for i in range(x):
- for j in range(y):
- suma=suma+(A[i,j]-sr_mac(A))**2
- odchylenie=np.sqrt(suma/(x*y))
- return odchylenie
- #v=los_wektor(4)
- #print(v)
- #print(srednia(v))
- #print(odchylenie(v))
- test=(los_macierz(3,3))
- print("Macierz z wylosowanymi elementami wyglada nastepujaco: \n", test)
- print("Srednia wszystkich elementów macierzy wynosi: ", sr_mac(test))
- print("Odchylenie standardowe wszystkich elementów macierzy wynosi: ", odchyl(test))
Advertisement
Add Comment
Please, Sign In to add comment
Advertisement