Python 是一門強(qiáng)大的編程語言，可以用來處理各種數(shù)學(xué)問題，比如求平方差。為了求平方差，需要用到 Python 的數(shù)學(xué)庫 numpy。

import numpy as np
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
"""
求平方差
:param y_true: 實(shí)際值
:param y_pred: 預(yù)測值
:return: 平方差
"""
mse = np.mean(np.square(y_true - y_pred))
return mse

上面的代碼中，我們定義了一個(gè)函數(shù) mean_squared_error，它可以接收兩個(gè)參數(shù) y_true 和 y_pred，分別代表實(shí)際值和預(yù)測值。在函數(shù)內(nèi)部，我們使用 numpy 的 mean 和 square 函數(shù)來求出每一項(xiàng)的平方，然后再求平均值。最后，我們返回平方差。

使用這個(gè)函數(shù)非常簡單，只需要傳入實(shí)際值和預(yù)測值即可。

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([0.9, 1.8, 3.1, 3.8, 5.2])
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print(mse)

上面的代碼中，我們定義了兩個(gè) numpy 數(shù)組 y_true 和 y_pred，分別代表實(shí)際值和預(yù)測值。然后，我們調(diào)用函數(shù) mean_squared_error，將這兩個(gè)數(shù)組作為參數(shù)傳入，最后打印出平方差。

Python 的 numpy 庫非常強(qiáng)大，可以幫助我們高效地處理各種數(shù)學(xué)問題，包括求平方差。如果你是一名數(shù)據(jù)分析師或者機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，那么一定要熟練掌握 numpy 的使用。