numpy标准差 - Python

Numpy是Python中用于科学计算的一个重要的开源库，提供了高性能的支持大数组的数学函数。其中之一便是标准差函数，本文将为您介绍numpy中标准差函数的使用方法及其参数。

标准差的定义

标准差是用来衡量一组数据的离散程度的。标准差越小，表示数据越集中，反之则越分散。标准差的计算公式为：

$ \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i - \mu)^2} $

其中 $N$ 是样本数，$x_i$ 是第 $i$ 个数据点，$\mu$ 是总体均值。

numpy中的标准差函数

numpy中的标准差函数为numpy.std()，用于计算数组的标准差。

语法

numpy.std(a, axis=None, dtype=None, ddof=0, keepdims=<no value>)

其中，

• a ：要计算标准差的数组，可以是一维或多维数组。
• axis ：计算标准差的轴，默认是计算所有元素的标准差。
• dtype ：输出数据类型，默认是None，即与a相同的类型。
• ddof ：自由度的参数，表示在计算方差的时候，分母要减去的值， 默认值为0。
• keepdims ：是否保持原数组的维度大小，默认为False，即降维处理。

示例

import numpy as np

# 一维数组的标准差
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.std(a))
# 输出结果：1.4142135623730951

# 多维数组的标准差
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(np.std(b))
# 输出结果：1.707825127659933

# 计算每一列的标准差
print(np.std(b, axis=0))
# 输出结果：[1.5 1.5 1.5]

# 计算每一行的标准差
print(np.std(b, axis=1))
# 输出结果：[0.81649658 0.81649658]

注意事项

在进行标准差计算时，需要注意以下几点：

1. numpy中的标准差函数默认使用样本标准差，而不是总体标准差，所以需要在计算总体标准差时，将参数ddof设置为1。
2. 如果计算的是二维数组的标准差，那么参数axis的取值会影响到计算结果，需要根据需要进行指定。
3. numpy中的标准差函数返回的结果不是一个标量，而是一个数组，因此需要注意数据的类型及形状。