Python拉以达误差分析

误差的拉以达法则.py 的 Python 实现方式挺实用的，尤其是你在搞数据误差计算或者实验数据时，这一套东西能省不少事。原理不复杂，说白了就是用数学模型来估误差分布，但用 Python 撸起来，代码还挺清爽。

拉以达法则其实就是一种线性拟合的思路，适合那些误差有规律、偏差逐渐收敛的数据。用 Python 搞，numpy和matplotlib基本就能搞定。画图直观，数据也方便。

代码部分不难，像这样：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([0.2, 0.5, 0.9, 1.4, 2.0])
n = len(data)
errors = np.abs(data - np.mean(data))
plt.plot(range(n), errors, 'o-')
plt.title("拉以达误差")
plt.show()

嗯，你看，就几行，用起来顺手。调试过程响应也快，改参数也方便。误差趋势的时候，图一出来基本就能看出个八九不离十。

对了，如果你对误差这块感兴趣，还可以顺手看看迪米特法则、Facade 模式这类结构优化的内容，虽然偏面向对象，但不少思路能借用在数据上。

如果你在做工程实验或科研类项目，可以把这个脚本当成基础模板，按需魔改，效率能提升不少。