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id: 5e46f7e5ac417301a38fb928
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title: 均值-方差-标准差 计算器
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challengeType: 10
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forumTopicId: 462366
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dashedName: mean-variance-standard-deviation-calculator
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# --description--
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你将使用<a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-mean-variance-standard-deviation-calculator" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">我们在 Replit 的初始化项目</a>来完成这个项目。
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- 首先在 Replit 中导入项目。
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- 接着，你将看到一个 `.replit` 窗口。
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- 选择 `Use run command` 并点击 `Done` 按钮。
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我们仍在开发 Python 课程的交互式教学部分。 目前，你可以在 YouTube 上通过 freeCodeCamp.org 上传的一些视频学习这个项目相关的知识。
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Python for Everybody Video Course</a> (14 hours)
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- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/how-to-analyze-data-with-python-pandas/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">如何使用 Python Pandas 分析数据</a>（10 小时）
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# --instructions--
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在 `mean_var_std.py` 中创建一个名为 `calculate()` 的函数，该函数使用 Numpy 输出行、列、和 3 x 3 矩阵中的元素。
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函数的输入应该是一个包含 9 个数字的列表。 该函数应将列表转换为 3 x 3 Numpy 数组，然后返回一个字典，其中包含沿两个轴和展平矩阵的均值、方差、标准差、最大值、最小值和总和。
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返回的字典应遵循以下格式：
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```py
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{
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'mean': [axis1, axis2, flattened],
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'variance': [axis1, axis2, flattened],
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'standard deviation': [axis1, axis2, flattened],
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'max': [axis1, axis2, flattened],
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'min': [axis1, axis2, flattened],
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'sum': [axis1, axis2, flattened]
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}
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```
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如果将包含少于 9 个元素的列表传递给函数，它应该引发 `ValueError` 异常并显示消息：“List must contain nine numbers.” 返回的字典中的值应该是列表而不是 Numpy 数组。
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例如，`calculate([0,1,2,3,4,5,6,7,8])` 应该返回：
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```py
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{
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'mean': [[3.0, 4.0, 5.0], [1.0, 4.0, 7.0], 4.0],
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'variance': [[6.0, 6.0, 6.0], [0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666], 6.666666666666667],
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'standard deviation': [[2.449489742783178, 2.449489742783178, 2.449489742783178], [0.816496580927726, 0.816496580927726, 0.816496580927726], 2.581988897471611],
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'max': [[6, 7, 8], [2, 5, 8], 8],
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'min': [[0, 1, 2], [0, 3, 6], 0],
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'sum': [[9, 12, 15], [3, 12, 21], 36]
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}
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```
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此项目的单元测试在 `test_module.py` 中。
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## 开发
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对于开发，你可以使用 `main.py` 来测试你的 `calculate()` 函数。 单击“运行”按钮，`main.py` 将运行。
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## 测试
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为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。 只要你点击“运行”按钮，测试就会自动运行。
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## 提交
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复制项目的 URL 并将其提交给 freeCodeCamp。
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# --hints--
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它应该通过所有的 Python 测试。
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```js
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```
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# --solutions--
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```py
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# Python challenges don't need solutions,
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# because they would need to be tested against a full working project.
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# Please check our contributing guidelines to learn more.
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