python 中numpy的var，std及cov

统计指标解析
最新推荐文章于 2024-04-24 19:48:39 发布
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文章标签： python
原文链接：http://www.cnblogs.com/zz22--/p/8137623.html
本文介绍了统计学中的几个核心概念：方差(var)、标准差(std)和协方差(cov)。方差用来衡量数据分布的离散程度，是各数据与平均数差的平方的平均值；标准差为方差的平方根；而协方差则用于度量两个变量的总体误差。这些概念在数据分析中起着至关重要的作用。

var：表示方差，

即各项-均值的平方求和后再除以N ， 

 

std：表示标准差，是var的平方根。

cov：协方差 ,与var类似，但是除以(N-1)

转载于:https://www.cnblogs.com/zz22--/p/8137623.html

MATLAB的var与std函数 与 均值,方差,标准差,均方差,均分误差
phymat.nico的专栏
02-12 1832
从定义上来讲，（样本）均值,方差,标准差,均方差,均分误差分别为： 均值： 方差： 标准差： 均方差=标准差 均方误差： matlab中的var函数和std函数用来计算方差 var函数计算使用的公式为： std函数使用的公式为: 若要求整体方差，即除数不是n-1而是n,使用var（x,1）即可。 ...
2024年Python最新Numpy详细教程_numpy详细教程 机器学习研究组
2301_82244125的博客
05-01 1112
数组类型可以在创建时显示指定通常，数组的元素开始都是未知的，但是它的大小已知。因此，NumPy提供了一些使用占位符创建数组的函数。这最小化了扩展数组的需要和高昂的运算代价。函数function创建一个全是0的数组，函数ones创建一个全1的数组，函数empty创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组。默认创建的数组类型(dtype)都是float64。当arange使用浮点数参数时，由于有限的浮点数精度，通常无法预测获得的元素个数。因此，最好使用函数linspace。
深入理解Python中的numpy.var()与numpy.std()：方差与标准差的计算艺术
m0_63227758的博客
04-21 7903
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。
python numpy的var std cov研究
tumin999的专栏
10-26 6975
var：表示方差， 即各项-均值的平方求和后再除以N ， std：表示标准差，是var的平方根。 cov：协方差 ,与var类似，但是除以(N-1) import numpy as np # 构建测试数据，均值为10 sc = [9.7, 10, 10.3, 9.7, 10, 10.3, 9.7, 10, 10.3] # 输出均值为10.0 print(n
python numpy diff_python numpy.diff_Python numpy 常用函数总结
weixin_35294082的博客
02-19 540
Numpy是什么在没给大家介绍numpy之前先给大家说下python的基本概念。Python 是一种高级的，动态的，多泛型的编程语言。Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样，因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法。numpy很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经...
Python numpy 常用函数总结
09-21
- **`mean(a)`, `max(a)`, `min(a)`, `median(a)`, `var(a)`, `std(a)`**: 分别计算数组的均值、最大值、最小值、中位数、方差和标准差。 - **`a.prod()`**: 计算数组所有元素的乘积。 - **`a.cumprod()`**: 计算...
python定义多维数组_python中numpy的矩阵、多维数组的用法
weixin_39928480的博客
11-27 1203
1. 引言最近在将一个算法由matlab转成python，初学python，很多地方还不熟悉，总体感觉就是上手容易，实际上很优雅地用python还是蛮难的。目前为止，觉得就算法仿真研究而言，还是matlab用得特别舒服，可能是比较熟悉的缘故吧。matlab直接集成了很多算法工具箱，函数查询、调用、变量查询等非常方便，或许以后用久了python也会感觉很好用。与python相比，最喜欢的莫过于可以直...
mean()、std() 和 var() 的计算优化版本：std() 和 var() 的计算时间减半，mean() 略有改进-matlab开发
06-01
Mathworks 提供的用于 mean()、var() 和 std() 计算的函数（尤其是后两者）在许多情况下严重次优，其中计算是在没有 NaN 值的矩阵上执行的。 虽然 Mathworks 提供的版本用途广泛，但这使它们变慢。 因此，我制作了仅接受两个输入的精简版本：一个 ND 输入矩阵（第一个参数）和一个整数，指定计算度量的维度（第二个参数）。 由此产生的加速是 xvar() 和 xstd() 的原始计算时间的 50% 左右，xmean() 的 95%，但里程可能会有所不同。 xvar()、xmean() 和 xstd() 的结果在机器精度上与 var()、mean() 和 std() 相同。 作者：Jorrit S. Montijn 博士，29-11-16（日-月-年；日内瓦大学） ======================== 根据我个人机器上的 Matlab Profiler
Matlab var std cov 函数解析
XR1064的专栏
01-08 3516
在Matlab中使用var求样本方差，使用std求标准差！ 首先来了解一下方差公式： p = [-0.92 0.73 -0.47 0.74 0.29; -0.08 0.86 -0.67 -0.52 0.93]p =    -0.9200    0.7300   -0.4700    0.7400    0.2900    -0.0800    0.8600   -0.6700
Pandas 与 Numpy 中的std() var() 区别
weixin_41300650的博客
05-29 8595
方差（Variance）：一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。将各个误差将之平方（而非取绝对值，使之肯定为正数），相加之后再除以总数。公式如下： pandas官方文档对 var() 定义：DataFrame.var(axis=None,skipna=None,level=None,ddof=1,numeric_only=None,**kwar...
[Matlab] var函数和std函数用法
Alchemist
02-27 3636
MATLAB函数var、std浅析 https://blog.youkuaiyun.com/qinze5857/article/details/79156555 std (x, flag,dim) y=std(x) 算出x的标准偏差。 x可以是vector或者一个matrix矩阵。 若x是vector，则y是算x的标准偏差。 若x是matrix，则y是个vector，存放的是算每一列/行的标准偏差。 ...
NumPy常用的统计函数（算数平均数，标准差，方差）
aabbbccc6788123的博客
04-24 1240
本期学习的是算数平均数mean()函数，标准差std()函数，方差var()函数。
std函数 var函数【Matlab】
han_hhh的博客
01-24 6720
10．std函数 std函数用于求向量或矩阵中元素的标准差。在一般的书中，标准差(standard deviation)有以下两种不同的计算方法（标准差与样本标准差）：  其中： n是样本的元素个数。这两种方法的区别在于：前面的除数一个是n-1，而另一个是n。 std函数调用语法如下。 (1)s=std(x)：若x为向量，按照公式(1)计算该向量元素的样本标准差；若x为矩阵，就返回x各列...
方差var、协方差cov、协方差矩阵（浅谈）
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benniaofei18的博客
11-19 4万+
原文地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010q68.html 前些天看程序，涉及到了关于方差、协方差的内容，由于本人做学问讲究严谨（其实是忘了）特此查阅了相关内容，并试图在matlab中进行小小实验验证，结果，问题来了....   （本来想着立马总结下发出来让大家参考的，最近比较忙一直没有腾出时间来整理，请大家原谅俺吧  ）   ...
matlab的统计函数std、var、mean
weixin_42632946的博客
02-28 1435
matlab的统计函数 其实std(x,0)计算除以n-1的标准差，第二个参数默认是0，所以std(x)等价于std(x,0) 而std(x,1)计算除以n的标准差 而std2是用于计算矩阵元素的标准差，将多维的矩阵元素连成一列，再统计 实际上std2(x)是使用 std(x( : )),但是只能计算除以n-1的标准差，不能再选择 *如果你要除以n的标准差 对于向量可以std(x,1) 对于矩阵可...
task08 统计相关
weixin_46402229的博客
11-26 216
次序统计 计算最小值 numpy.amin(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue]) Return the minimum of an array or minimum along an axis. import numpy as np x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23,
python大数据中numpy
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02-27
### Python大数据处理中NumPy的使用方法 #### NumPy简介 NumPy（Numerical Python）是Python的一个开源库，专门用于大规模数值计算。该库提供了高性能的多维数组对象`ndarray`，以及一系列用于操作这些数组的工具和函数[^2]。 #### 创建NumPy数组 可以通过多种方式创建NumPy数组： - **从列表或其他序列转换** ```python import numpy as np data_list = [1, 2, 3, 4, 5] data_array = np.array(data_list) print(data_array) ``` - **内置函数生成特定模式的数据** ```python ones_array = np.ones((3, 3)) zeros_array = np.zeros((2, 4)) random_integers = np.random.randint(0, 10, size=(2, 2)) print("Ones Array:\n", ones_array) print("\nZeros Array:\n", zeros_array) print("\nRandom Integers:\n", random_integers) ``` #### 基础统计功能 对于给定的一维或多维数组，可以直接调用相应的方法来进行基本统计数据的操作，如求平均数、方差等: ```python # 给定一串随机整数作为样本数据集 sample_data = np.random.randint(1, 10, 10) mean_value = sample_data.mean() std_deviation = sample_data.std() print(f"Sample Data Mean Value: {mean_value}") print(f"Sample Data Standard Deviation: {std_deviation}") covariance_matrix = np.cov(sample_data, rowvar=False) # 对于单变量情况，rowvar应设为False print(f"Covariance Matrix of Sample Data:\n{covariance_matrix}") ``` #### 高级特性——广播机制与向量化运算 NumPy支持高效的广播机制，允许不同形状之间的数组之间执行按元素操作；同时，所有的算术运算符都被重载成能够应用于整个数组上的形式，这被称为向量化运算。这种设计极大地提高了代码效率并简化了编程逻辑。 ```python vector_a = np.arange(5) scalar_b = 2 result_addition = vector_a + scalar_b # 广播加法 elementwise_multiplication = vector_a * scalar_b # 向量乘法 print(result_addition) print(elementwise_multiplication) ``` #### 实际应用案例：地震数据分析 在一个具体的例子中，假设有一个记录某次地震期间各地震感强度(`lido`)的数据集合，则可以利用NumPy快速完成对该批数据的基础统计分析工作： ```python # 模拟一组地震烈度测量值 (实际情况下应该是读取真实数据文件获得) simulated_lidos = np.random.uniform(low=1., high=9., size=(7,)) valid_indices = simulated_lidos != 0. average_intensity = np.sum(simulated_lidos[valid_indices]) / valid_indices.sum() print(f"Lido Average Intensity Excluding Zeros: {average_intensity:.2f}")[^5]. ```
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