Numpy 使うなら，ちゃんと使おう

どうも，人工無脳はやたら長い変数名と，一時変数と，無駄なプログラミングを推してくるみたいですけど。

それに，結果をリストにして返すなんてもってのほか。

numpy を使うなら，ちゃんとベクトル計算をしましょう。

まさか，一文字当たりいくらという請負仕事なんでしょうか。

import numpy as np

def calculate_deviation_scores(scores):
    average_score = np.average(scores)  # 平均値を計算
    standard_deviation = np.std(scores)  # 標準偏差を計算
    deviation_scores = []  # 偏差値を格納するためのリスト

    # 各学生の偏差値を計算
    for score in scores:
        deviation_score = 50 + 10 * (score - average_score) / standard_deviation
        deviation_scores.append(deviation_score)

    return deviation_scores

# 模擬データ
scores = [92, 87, 78, 85, 90, 88, 77, 81, 80, 76]
# 各学生の偏差値を計算
deviation_scores = calculate_deviation_scores(scores)
print(deviation_scores)

[65.79644470496886, 56.6124652253358, 40.081302161996284, 52.93887343348257, 62.122852913115636, 58.44926112126241, 38.24450626606967, 45.59168984977612, 43.7548939538495, 36.40771037014306]

一行で書けるので，関数にするのも憚られます。

def calculate_deviation_scores(scores):
    return (scores - np.mean(scores))/np.std(scores) * 10 + 50

# 模擬データ
scores = [92, 87, 78, 85, 90, 88, 77, 81, 80, 76]
# 各学生の偏差値を計算
deviation_scores = calculate_deviation_scores(scores)
print(deviation_scores)

[65.7964447  56.61246523 40.08130216 52.93887343 62.12285291 58.44926112
 38.24450627 45.59168985 43.75489395 36.40771037]

更には scipy.stats には，z 得点を計算する zscore() があります。これを使うともっと簡単にかけます。

from scipy.stats import zscore

zscore(scores)*10+50

array([65.7964447 , 56.61246523, 40.08130216, 52.93887343, 62.12285291,
       58.44926112, 38.24450627, 45.59168985, 43.75489395, 36.40771037])