numpy std函数 NumPy的std函数用于计算数组的标准差。标准差是用来衡量一组数据的分散程度的量,标准差越大,表示这组数据的分布越分散。 在使用NumPy的std函数时,可以指定axis参数来沿着特定维度计算标准差。此外,还可以使用dtype参数来指定输出的数据类型。 例如,对于一个一维数组a,可以使用以下代码来计算该数组的标准...
我们的数组是:[[375][843][249]]调用amin()函数:[332]再次调用amin()函数:[243]调用amax()函数:9再次调用amax()函数:[879] numpy.ptp() numpy.ptp()函数计算数组中元素最大值与最小值的差(最大值 - 最小值)。 numpy.ptp(a,axis=None,out=None,keepdims=<novalue>,initial=<novalue>,where=<no...
主要区别包括: std函数只接受一维数据作为输入,而numpy.std可以接受多维数组作为输入。 std函数返回的是样本标准差,使用n-1作为分母进行计算,而numpy.std默认返回的是总体标准差,使用n作为分母进行计算。当使用numpy.std时,可以通过设置ddof参数来指定计算样本标准差。 在计算多维数组的标准差时,numpy.std比std函数更...
numpy.std(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims]):计算a在指定轴上的标准差 numpy.var(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims]):计算a在指定轴上的方差。方差有两种定义: 偏样本方差biased sample variance。计算公式为 ( 为均值): 无偏样本方差unbiased sample variance。计算公式为 ( 为均值): 当dd...
std和var是NumPy的两个函数,用于计算沿轴的标准偏差和方差。 a = np.array([[2, 4, 6], [4, 8, 12]])np.std(a,axis=1)---array([1.63299316, 3.26598632])np.std(a,axis=0) ## Column Wise---array([1., 2., 3.])np.var(a,axis=1)---array([ 2.66666667, 10.66666667])np.var(...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中std方法的使用。 原文地址:Python numpy.std函数方法的使用...
np.std(a,axis=0) ## Column Wise --- array([1., 2., 3.]) 47、方差 numpy.var(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=<no value>, *, where=<no value>) var用于计算沿轴的方差。 a = np.array([[2, 4, 6], [4, 8, 12]]) np.var(...
numpy 学习:统计函数和相关性 数组的统计函数用于对数组做统计运算。 一,统计方法 NumPy内置数据分析常用的统计量: mean():计算元素的均值 median():计算中位数 var():计算元素的方差 std() :计算元素标准差 max():计算元素的最大值 min():计算元素的最小值...
#对象所有的函数 np.median(a) #求和 a.sum() #标准差 a.std() #方差 反映数据内部波动情况 #方差的平方根即标准差 a.var() #累加和 a.cumsum() a b = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) #累乘和 b.cumprod() a #最小值索引 a.argmin() ...