Numpy中求标准差的函数std( )与Matlab中求标准差的函数std( )对同一组数据求标注差结果不一样

本文探讨了Matlab与Python Numpy库中标准差函数std的不同结果的原因,并通过调整Numpy函数参数ddof为1使结果一致。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、问题描述
“Matlab求标注差函数std与Python Numpy中求标注差函数std对统一数据求标准差的结果不一样”

Matlab示例:
>> a = [1,3,7,10,20];
>> std(a)
ans =
    7.4632
Python Numpy示例:
>>> a = [1,3,7,10,20]
>>> np.std(a)
6.675327707311455

两者同样取标准差,为什么结果不一样呢?


二、原因分析
参数ddof默认是0
在标准统计实际应用中,ddof=1提供了对无限总体样本的方差的无偏估计
ddof=0表示对正态分布变量的方差的最大似然估计

三、解决方法
>>> a = [1,3,7,10,20]
>>> np.std(a,ddof=1)
7.463243262818116
后跟Matlab的结果相同了

### Numpy 中用于计算数标准差函数NumPy 库中,`numpy.std()` 是专门用来计算数标准差函数[^3]。该函数可以接受多个参数来控制其行为: - `a`: 输入的数。 - `axis`: 可选参数,指定沿哪个轴计算标准差。如果未提供,则会将输入数展平并计算整体的标准差。 - `dtype`: 可选参数,定义数据类型的精度,在处理大型数时可能会影响性能和准确性。 - `out`: 可选参数,用于存储结果的替代输出数。 - `ddof`: 自由度调整项,默认为 0。当设置为 1 时,表示无偏估计。 以下是使用 `numpy.std()` 的代码示例: ```python import numpy as np # 创建一个简单的二维数 arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 计算整个数标准差 std_total = np.std(arr) # 沿第一个维度(列方向)计算标准差 std_axis_0 = np.std(arr, axis=0) # 沿第二个维度(行方向)计算标准差 std_axis_1 = np.std(arr, axis=1) print("总标准差:", std_total) print("按列计算的标准差:", std_axis_0) print("按行计算的标准差:", std_axis_1) ``` 上述代码展示了如何通过同方式调用 `numpy.std()` 来获取所需的结果[^3]。 #### 关于自由度 (`ddof`) 参数说明 默认情况下,`numpy.std()` 使用总体标准差公式 (即除以样本数量 \(N\)) 进行计算。然而,为了获得更加精确的样本标准差估算值,通常会在实际应用中设定 `ddof=1`,这相当于采用 Bessel 校正因子,从而使得分母变为 \(N-1\)是 \(N\)。 例如: ```python sample_std = np.std([1, 2, 3, 4, 5], ddof=1) print("样本标准差:", sample_std) ``` 此操作对于统计学中的数据分析尤为重要[^3]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

csdn-WJW

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值