C# 如何计算双精度[]列表中每个双精度的总体标准偏差？

我有一个双数组列表，例如：

list ys

它们都包含xy图中的y值。我想计算x的所有点的总体标准偏差，本质上是每个数组中的每个元素的总体标准偏差。例如：

取每个数组的第一个元素，计算总体标准偏差，将值放入新数组。移动到列表中所有数组中的下一个元素，计算总体标准偏差并放入新创建的数组。等等，直到我们到达所有阵列的末尾

我是否可以在不使用linq或类似工具的嵌套for循环的情况下快速实现这一点

示例输入

ys={[1,2,3,4,5]，[10,20,30,40,50]，[100200300400500]}

输出：

double[]=[44.69899328、89.39798655、134.0969798178.7959731223.4949664]

44.69899328

来自：

1,10100

89.39798655

来自：

2200

134.0969798

来自：

33000

178.7959731

来自：

44000

223.4949664

来自：

55000

尝试以下内容：

        static void Main(string[] args)
        {
            List<Double[]> ys = new List<double[]>() { new double[] { 1, 2, 3, 4, 5 }, new double[] { 10, 20, 30, 40, 50 }, new double[] { 100, 200, 300, 400, 500 } };

            double[] results = ys.SelectMany(x => x.Select((y,i) => new {y = y, i = i})).GroupBy(x => x.i).Select(x => StandardDeviation(x.Select(y => y.y).ToArray())).ToArray(); 

            
        }
         static double StandardDeviation(double[] input)
         {
             double average = input.Average();
             double sumOfSquares = input.Select(x => (average - x) * (average - x)).Sum();

             return Math.Sqrt(sumOfSquares / input.Length);
         }

static void Main（字符串[]args）
{
List ys=new List（）{new double[]{1,2,3,4,5}，new double[]{10,20,30,40,50}，new double[]{100,200,300,400,500}；
double[]results=ys.SelectMany（x=>x.Select（（y，i）=>new{y=y，i=i}））.GroupBy（x=>x.i）.Select（x=>standarddiation（x.Select（y=>y.y）.ToArray（））.ToArray（）；
}
静态双标准偏差（双[]输入）
{
双重平均=输入。平均（）；
double-sumOfSquares=input.Select（x=>（average-x）*（average-x））.Sum（）；
返回Math.Sqrt（sumOfSquares/input.Length）；
}

尝试以下操作：

        static void Main(string[] args)
        {
            List<Double[]> ys = new List<double[]>() { new double[] { 1, 2, 3, 4, 5 }, new double[] { 10, 20, 30, 40, 50 }, new double[] { 100, 200, 300, 400, 500 } };

            double[] results = ys.SelectMany(x => x.Select((y,i) => new {y = y, i = i})).GroupBy(x => x.i).Select(x => StandardDeviation(x.Select(y => y.y).ToArray())).ToArray(); 

            
        }
         static double StandardDeviation(double[] input)
         {
             double average = input.Average();
             double sumOfSquares = input.Select(x => (average - x) * (average - x)).Sum();

             return Math.Sqrt(sumOfSquares / input.Length);
         }

static void Main（字符串[]args）
{
List ys=new List（）{new double[]{1,2,3,4,5}，new double[]{10,20,30,40,50}，new double[]{100,200,300,400,500}；
double[]results=ys.SelectMany（x=>x.Select（（y，i）=>new{y=y，i=i}））.GroupBy（x=>x.i）.Select（x=>standarddiation（x.Select（y=>y.y）.ToArray（））.ToArray（）；
}
静态双标准偏差（双[]输入）
{
双重平均=输入。平均（）；
double-sumOfSquares=input.Select（x=>（average-x）*（average-x））.Sum（）；
返回Math.Sqrt（sumOfSquares/input.Length）；
}

我首先要定义一个扩展方法，它可以透视数据

public static class Extensions
{
    public static IEnumerable<T[]> Pivot<T>(this List<T[]> items)
    {
        return items.SelectMany( arr => arr.Select( (x,i) => new{Value=x,Index = i}) )
                    .GroupBy(x => x.Index)
                    .Select(g => g.Select(x => x.Value).ToArray());
    }
}

StDev

功能：

public static double StDev(double[] input)
{
    double avg = input.Average();
    double sum = input.Select(x => (avg - x) * (avg - x)).Sum();

    return Math.Sqrt(sum / input.Length);
}

---

实例：

首先，我将定义一个扩展方法，它可以透视数据

public static class Extensions
{
    public static IEnumerable<T[]> Pivot<T>(this List<T[]> items)
    {
        return items.SelectMany( arr => arr.Select( (x,i) => new{Value=x,Index = i}) )
                    .GroupBy(x => x.Index)
                    .Select(g => g.Select(x => x.Value).ToArray());
    }
}

StDev

功能：

public static double StDev(double[] input)
{
    double avg = input.Average();
    double sum = input.Select(x => (avg - x) * (avg - x)).Sum();

    return Math.Sqrt(sum / input.Length);
}

---

实时示例：

对于所有子阵列长度相同的数据，这可能是：

var stdDevs = Enumerable.Range(0, ys[0].Length)
    .Select(i => ys.Select(y => y[i]))
    .Select(StdDev); 

最后一部分可以是

。选择（Z=>new{Z，V=StdDev（Z）}）如果需要输入值

测试：

不同长度
如果子数组的长度不同，那么版本就不那么漂亮，但仍然可读

var stdDevs = Enumerable.Range(0, ys.Max( y => y.Length))
    .Select(i => ys.Where( y => i < y.Length).Select(y => y[i]))
    .Select(Z => new { Z, V = StdDev(Z) }); 

对于所有子阵列长度相同的数据，这可能是：

var stdDevs = Enumerable.Range(0, ys[0].Length)
    .Select(i => ys.Select(y => y[i]))
    .Select(StdDev); 

最后一部分可以是
。选择（Z=>new{Z，V=StdDev（Z）}）如果需要输入值

测试：

不同长度
如果子数组的长度不同，那么版本就不那么漂亮，但仍然可读

var stdDevs = Enumerable.Range(0, ys.Max( y => y.Length))
    .Select(i => ys.Where( y => i < y.Length).Select(y => y[i]))
    .Select(Z => new { Z, V = StdDev(Z) }); 

你能举个例子吗？例如，
{[1,2,3]，[15,20,40]}
的期望输出是什么？示例的输出是[7,9,18.5]@Fildor 7是样本的标准偏差：1,15。9是2,15的标准偏差。18.5是3的标准偏差，40@Fildor可能是因为您使用的是样本标准偏差。如果你使用总体标准差，这些就是你得到的数字。将数字插入你选择的标准偏差计算器：）我正在使用这个：哦哦，你用Dmitry的例子了吗？？是的，对不起，算了吧。我的错。错过了你实际上是行动和回答Dmitry。。。哈哈，你能举个例子吗？例如，
{[1,2,3]，[15,20,40]}
的期望输出是什么？示例的输出是[7,9,18.5]@Fildor 7是样本的标准偏差：1,15。9是2,15的标准偏差。18.5是3的标准偏差，40@Fildor可能是因为您使用的是样本标准偏差。如果你使用总体标准差，这些就是你得到的数字。将数字插入你选择的标准偏差计算器：）我正在使用这个：哦哦，你用Dmitry的例子了吗？？是的，对不起，算了吧。我的错。错过了你实际上是行动和回答Dmitry。。。hahaI相信你已经获得了每个数组的标准偏差。不完全是我需要的。因为我需要每个数组中每个元素的标准偏差。请看我在原帖中的例子。为了更好地反映我的问题，我对示例进行了修改。在您发表评论之前，我更新了代码。我稍微更新了代码，使其更简单。我相信您已经使用了每个数组的标准偏差。不完全是我需要的。因为我需要每个数组中每个元素的标准偏差。请看我在原帖中的例子。为了更好地反映我的问题，我对示例进行了修改。在您发表评论之前，我更新了代码。我稍微更新了代码，使之更简单。