均值(mean) 方差(variance) 标准差(standard deviation) numpy自带一些函数接口,可以用来很方便的计算一组数据的均值(mean),方差(variance)和标准差(standard deviation)。 均值(mean) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) >>> np.mean(a)...
1. 输入参数 首先,你需要输入正态分布的均值(mean)和标准差(standard deviation)参数。例如,均值为0,标准差为1。 2. 创建正态分布对象 接下来,使用以下代码创建正态分布对象: AI检测代码解析 fromscipy.statsimportnorm mean=0# 设置均值std=1# 设置标准差# 创建正态分布对象normal_dist=norm(loc=mean,scale=...
standard deviation：标准差 ，也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 m...
正态分布完全由两个参数决定:均值(mean, μ)和标准差(standard deviation, σ)。均值决定了正态分布的中心位置,而标准差则决定分布的宽度。标准差越小,曲线越陡峭;标准差越大,曲线越扁平。 其概率密度函数曲线呈钟形,因此又被称为钟形曲线。 代码语言:python 代码运行次数:3 运行 AI代码解释 defnormal_distribu...
mean = 0 standard_deviation = 5 x_values = np. arange(-30, 30, 0.1) y_values = scipy.stats.norm(mean, standard_deviation) plt.plot(x_values, y_values. pdf(x_values)) 正态分布的概率密度函数为: 是均值, 是常数, 是标准差。
deflarge_standard_deviation(x):if(np.max(x)-np.min(x)) ==0:returnnp.nanelse:returnnp.std(x)/(np.max(x)-np.min(x)) defvariation_coefficient(x):mean = np.mean(x)ifmean !=0:returnnp.std(x) / meanelse:returnnp.nan defvariance_s...
x_mean表示数据的均值。 python代码: 1 2def Normalization2(x): return [(float(i)-np.mean(x))/(max(x)-min(x)) for i in x] 1. 2. 3. 2) 标准差标准化 也称为z-score标准化。这种方法根据原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布...
standard_deviation = 5 x_values = np. arange(-30, 30, 0.1) y_values = scipy.stats.norm(mean, standard_deviation) plt.plot(x_values, y_values. pdf(x_values)) 正态分布的概率密度函数为: μ是均值, e是常数, σ是标准差。 QQ 图 ...
meandeviationofA:16.0meandeviationofB:12.4Processfinishedwithexitcode0 平均离差弥补了极差的缺点,但是有时候绝对值处理起来不是那么容易,所以平均离差没有方差和标准差那么常用。 三、分位数 分位数也叫百分位数,第p个百分位数定义如下: 如果np/100不是一个整数,而k是小于np/100的最大整数,则第k+1个最大的样...
σ : standard deviation 其中 z 是归一化特征，x 是非归一化特征。有了归一化公式，我们就可以为归一化创建一个函数： def normalize(data): for i in range(0,data.shape[1]-1): data[:,i] = ((data[:,i] - np.mean(data[:,i]))/np.std(data[:, i])) 上述代码遍历每一列，并使用每一列...