python 中std()函数的对矩阵的过程解释（老司机越过）

姜流儿

于 2017-09-09 08:58:47 发布

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分类专栏：机器学习 python 编辑工具经验文章标签： python std 矩阵

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fljhm/article/details/77905609

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本文通过实例解释了Python中NumPy库std()函数的使用方法，并探讨了如何计算矩阵各列及整矩阵的标准差。文章指出，整体标准差并非各列标准差的平均值，并给出了具体代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首先看一段代码和结果

std()函数就是初高中学的标准差

公式：

import numpy as np
 = np.array([[1, 1], [2, 3,]])
X
print(X[:,0].std()),print(X.std()),print(X[:,1].std())

为什么整体的标准差不是两个分标准差的均值？

其实对于矩阵来说，标准差就是求每一个元素值的标准差，即1,1,2,3四个数的标准差。就是这么简单别多想！！！想多了伤脑壳。

另外 X[:,0]代表第0列所有值本文即1,2两个值，其他的[1,:]都是类似的道理.