以numpy为单位的标准偏差 [英] Standard deviation in numpy
本文介绍了以numpy为单位的标准偏差的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
这是我的代码:
import numpy as np
print(np.std(np.array([0,1])))
它产生0.5
我相信这是不正确的.我在做什么错了?
I am confident that this is incorrect. What am I doing wrong?
推荐答案
默认情况下, numpy.std
返回总体标准偏差,在这种情况下,np.std([0,1])
被正确报告为0.5
.如果要查找样本标准偏差,则可以为std()
提供一个可选的ddof
参数:
By default, numpy.std
returns the population standard deviation, in which case np.std([0,1])
is correctly reported to be 0.5
. If you are looking for the sample standard deviation, you can supply an optional ddof
parameter to std()
:
>>> np.std([0, 1], ddof=1)
0.70710678118654757
ddof
修改样本的平方和减去均值的除数.除数为N - ddof
,从结果中可以看到默认的ddof
为0
.
ddof
modifies the divisor of the sum of the squares of the samples-minus-mean. The divisor is N - ddof
, where the default ddof
is 0
as you can see from your result.
这篇关于以numpy为单位的标准偏差的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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