在 Python 中查找数字列表的方差和标准差

计算一个数字列表的方差和标准差是很常见的任务，对于一些统计分析和机器学习等领域来说尤为重要。在 Python 中，可以使用 NumPy 库提供的函数计算方差和标准差。

方差

方差是测量数据离散程度的统计量，它衡量的是数据与其平均值的偏离程度。方差越大表示数据越分散。

NumPy 提供了 var() 函数来计算方差，其语法如下：

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

• arr：要计算的数字列表，可以是列表或者数组
• axis：计算的轴，None 表示全部元素，0 表示按列计算，1 表示按行计算
• dtype：返回的数据类型
• ddof：自由度参数，可以用于计算调整后的方差，默认为 0
• keepdims：是否保留计算后的数据维度，True 表示保留，False 表示不保留

下面是一个示例，在计算一个包含 10 个数字的列表的方差：

import numpy as np

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
variance = np.var(arr)
print(variance)

输出结果为：

8.25

标准差

标准差是方差的平方根，它表示数据的离散程度。标准差越小表示数据越集中，越大表示数据越分散。

NumPy 提供了 std() 函数来计算标准差，其语法如下：

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

参数和 var() 函数类似，这里不再赘述。

下面是一个示例，在计算一个包含 10 个数字的列表的标准差：

import numpy as np

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
std = np.std(arr)
print(std)

输出结果为：

2.8722813232690143

总结

本文介绍了如何在 Python 中使用 NumPy 库计算数字列表的方差和标准差。方差和标准差是统计分析和机器学习等领域中常见的统计量，掌握它们的计算方法对于进行数据分析和建模非常重要。