numpy 计算标准差
时间: 2023-12-07 17:04:55 浏览: 48
可以使用numpy中的std函数来计算标准差,使用方法与var函数很像,默认是总体标准差,若需要得到样本标准差,需要跟参数ddof=1。例如:
```python
import numpy as np
a = [5, 6, 16, 9]
print(np.std(a)) # 计算总体标准差
print(np.std(a, ddof=1)) # 计算样本标准差
```
输出结果分别为:
```
4.301162633521313
4.96655480858378
```
如果要计算矩阵的标准差,可以使用std函数的axis参数来指定计算的维度。例如:
```python
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.std(b)) # 计算矩阵所有元素的标准差
print(np.std(b, axis=0)) # 计算矩阵每一列的标准差
print(np.std(b, axis=1)) # 计算矩阵每一行的标准差
```
输出结果分别为:
```
1.118033988749895
[1. 1.]
[0.5 0.5]
```
相关问题
numpy计算均值和标准差
使用numpy可以很方便地计算均值和标准差,以下是示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算均值
mean = np.mean(arr)
print("均值:", mean)
# 计算标准差
std = np.std(arr)
print("标准差:", std)
```
输出结果为:
```
均值: 3.0
标准差: 1.4142135623730951
```
其中 `np.mean()` 函数用于计算均值,`np.std()` 函数用于计算标准差。需要注意的是,如果数组是多维的,可以通过指定 `axis` 参数来计算每个维度上的均值和标准差。
numpy加权标准差
要计算numpy数组的加权标准差,可以使用`np.average`函数和`np.sqrt`函数。首先,计算每个元素与加权平均值之差的平方,然后取这些差值的加权平均值的平方根。
下面是使用numpy计算加权标准差的示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义一个示例数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4,5])
# 定义权重数组
weights = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.1])
# 计算加权平均值
weighted_mean = np.average(arr, weights=weights)
# 计算每个元素与加权平均值之差的平方
squared_diff = (arr - weighted_mean) ** 2
# 计算加权标准差
weighted_std = np.sqrt(np.average(squared_diff, weights=weights))
print("加权标准差:", weighted_std)
```
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