Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Produkt
Funktionen der Software · Stichprobenvarianz nach Welford
01
Bewahre die Messwert-Testdaten beim Aggregationsmodul auf, damit die vorgeschlagene Zustandsänderung zusammen mit der Wahl des Nenners besprochen werden kann.
Projekt
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Änderungen
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
Stichprobenvarianz nach Welford
● ● ●Varisel Desk●
Arbeitsabläufe · Stichprobenvarianz nach Welford ×
from math import isfinite
def sample_variance(values):
if type(values) not in (list, tuple) or not 2 <= len(values) <= 10000:
raise ValueError("sample count")
if any(type(x) not in (int, float) or not -1e150 <= x <= 1e150
or not isfinite(x) for x in values):
raise ValueError("bounded finite samples")
mean, m2 = 0.0, 0.0
for n, x in enumerate(values, 1):
delta = x - mean
mean += delta / n
m2 += delta * (x - mean)
return m2 / (len(values) - 1)✳Berechne die Stichprobenvarianz von 2 bis 10000 Werten mit Betrag höchstens 1e150 nach Welford.
✓ ÄnderungenVor dem Anwenden prüfen ↗
Illustration der Arbeitsumgebung