Numpy : std()

最新推荐文章于 2025-04-20 10:16:53 发布

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python:numpy 专栏收录该内容

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本文详细介绍了统计学中的基本概念——方差与标准差，包括极差、总体方差、样本方差、总体标准差和样本标准差的计算方法。同时，文章提供了使用Python中的numpy库进行计算的具体函数，如np.var()和np.std()，并指出了在计算过程中分母N和N-1的区别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

极差：最大值 - 最小值
总体方差 : 分母为N
样本方差 : 分母为N-1


极差	内置方法都可以：max(data)-min(data)
总体方差	np.var()、nanvar()
样本方差	np.var(ddof=1)
总体标准差	np.std()
样本标准差	np.std(ddof=1)
标准差系数	np.std(dof=1)/np.mean()

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2025——》numpy中n.std()的使用方法

weixin_68013600的博客

06-29

719

在 NumPy 中，n.std() 用于计算数组的标准差。标准差是衡量数据分布离散程度的统计量

numpy_std函数

健身房

12-31

3340

numpy的std函数用于计算标准差。 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print("a =", a) b = np.std(a) # 所有元素的标准差 print("b =", b) c = np.std(a, axis=0) # 所有列的标准差 print("c =", c) d = np.std(a, axis=1) # 所有行的标准差 print("d =", d) 执行结果： a = [[1 2] [3 4]] b

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numpy.std() 计算矩阵标准差的方法

12-25

计算矩阵标准差 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.std(a) # 计算全局标准差 1.1180339887498949 >>> np.std(a, axis=0) # axis=0计算每一列的标准差 array([ 1., 1.]) >>> np.std(a, axis=1) # 计算每一行的标准差 array([ 0.5, 0.5]) 官方手册：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.std.html 以上这篇numpy.std() 计算矩阵标准差的方法就是小编分

Python Numpy.std() - 标准差函数

qq_45473634的博客

08-20

4万+

std()函数的使用 std()常用于机器学习中的标准化数据操作,可用于计算给定数组沿指定轴线的标准差。其语法如下： numpy.std(arr, axis=None, dtype=float64) arr表示输入的数据，可以是一维数组或二维数组。 axis表示需要计算标准差的轴。 axis=0 表示沿列计算标准差， axis=1 表示沿行计算标准差 dtype表示计算标准差时使用的数据类型示范 // 一维数组 import numpy as np arr = [1, 2, 3] print("一维数组

numpy.std

Claroja

08-07

2706

标准差是衡量观测值相对平均值的分散程度。较大的标准差，说明观测数组的相对均值的波动比较大。如果观测值是总体，标准差根号内除以n，如果是样本，标准差公式根号内除以n-1，因为我们大量接触的是样本所以基本都是除以n-1，除以的这个数字又叫做自由度。numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=参数 a : array_l

Numpy入门(十一)：np.std()用法

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熵数实验室

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m0_63227758的博客

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本文将带你探索Python中的两个重要统计函数——var()与std()的用法及其背后的统计学意义。首先，我们会详细阐述方差的概念，它是衡量一组数值数据离散程度的关键指标，并通过实例演示如何使用numpy.var()计算样本方差与总体方差，以及ddof参数的作用。随后，我们将进一步探讨标准差，它是方差的平方根，直观反映了数据点与均值的平均偏离程度，通过numpy.std()函数实现标准差的计算。此外，文章将进一步拓展不在numpy环境下var()与std()的用法。

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dtype： dtype, 可选，用于计算标准差的类型。对于整数类型的数组，缺省值为Float 64，对于浮点数类型的数组，它与数组类型相同。out： ndarray, 可选，将结果放置在其中的替代输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状，但如果有必要，类型(计算值的类型)将被转换。axis： int, 可选，计算标准差的轴。默认情况是计算扁平数组的标准偏差。计算沿指定轴的标准差。返回数组元素的标准差。x： array_like，需计算标准差的数组。ddof： int, 可选，Delta的自由度。

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numpy中std和pandas中std的区别偏差 (deviation): 样本中各数据比平均值大多少或小多少方差 (deviation): 将偏差进行平方再取平均标准差(standard deviation):标准差也即偏差的均方根值。也就是所有数减去平均值, 它的平方和除以数的个数（或个数减一), 再把所得值开根号,就是1/2次方, 得到的数就是这组数的标准差。计算得出的默认标准偏差类型在 numpy 的 .std() 和 pandas 的 .std() 函数之间是不同的

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