在Python中,std函数是Python内置的统计模块statistics中的函数,用于计算一组数据的标准差。而numpy.std是NumPy库中的函数,用于计算数组或矩阵的标准差。 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...
标准差越大,代表数据的分散程度越大;标准差越小,代表数据的分散程度越小。 在Python中,可以使用numpy模块中的std()函数来计算数据集的标准差。例如: import numpy as np data = [1, 2, 3, 4, 5] std_dev = np.std(data) print(std_dev) 复制代码 上述代码计算了列表data中数值的标准差,并将结果打印...
np.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array(sex)---array(['Male', 'Male', 'Female'], dtype=object) 2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 start:...
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...
Python3NumPy的常用函数 1. txt文件 (1) 单位矩阵,即主对角线上的元素均为1,其余元素均为0的正方形矩阵。 在NumPy中可以用eye函数创建一个这样的二维数组,我们只需要给定一个参数,用于指定矩阵中1的元素个数。 例如,创建3×3的数组: importnumpyasnp ...
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 ...
Numpy具有强大的计算功能,本文介绍Numpy常用的函数,可以有效的提高工作效率。 首先导入numpy库。 import numpy as np 1、求和、平均值、方差 1. np.sum( ) sum()计算数组元素之和,也可以对列表、元组等和数组类似的序列进行求和。当数组是多维时,它计算数组中所有元素的和: ...
统计函数示例 numpy.amin() 和 numpy.amax() 这两个函数用于计算数组沿指定轴的最小值与最大值: amin() 沿指定的轴,查找数组中元素的最小值,并以数组形式返回; amax() 沿指定的轴,查找数组中元素的最大值,并以数组形式返回。 对于二维数组来说,axis=1 表示沿着水平方向,axis=0 表示沿着垂直方向。如下图...
一、numpy常用函数 1.数组生成函数 np.array(x):将x转化为一个数组 np.array(x,dtype):将x转化为一个类型为type的数组 np.zeros(shape):生成shape维度大小的全0数组 np.zeros_like(a):生成与a各维度大小一致的全0数组 np.ones(shape):生成shape维度大小的全1数组 ...