本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.MaskedArray.var
的用法。
用法:
ma.MaskedArray.var(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=<no value>)
计算沿指定轴的方差。
返回数组元素的方差,即分布分布的度量。默认情况下为展平数组计算方差,否则在指定轴上计算。
- a: array_like
包含需要方差的数字的数组。如果 a 不是数组,则尝试转换。
- axis: 无或int 或整数元组,可选
计算方差的一个或多个轴。默认是计算展平数组的方差。
如果这是一个整数元组,则在多个轴上执行方差,而不是像以前那样在单个轴或所有轴上执行。
- dtype: 数据类型,可选
用于计算方差的类型。对于整数类型的数组,默认值为
float64
;对于浮点类型的数组,它与数组类型相同。- out: ndarray,可选
用于放置结果的备用输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状,但如果需要,类型会被强制转换。
- ddof: 整数,可选
“自由度三角洲”:计算中使用的除数是
N - ddof
,其中N
表示元素的数量。默认ddof为零。- keepdims: 布尔型,可选
如果将其设置为 True,则缩小的轴将作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项,结果将针对输入数组正确广播。
如果传递了默认值,那么保持昏暗不会被传递到numpy.var子类的方法numpy.ndarray,但是任何非默认值都是。如果sub-class' 方法没有实现保持昏暗将引发任何异常。
- where: 类似于 bool 的数组,可选
要包含在差异中的元素。有关详细信息,请参阅
reduce
。
- variance: ndarray,见上面的 dtype 参数
如果
out=None
,则返回一个包含方差的新数组;否则,返回对输出数组的引用。
参数:
返回:
注意:
方差是与平均值的平方偏差的平均值,即
var = mean(x)
,其中x = abs(a - a.mean())**2
。平均值通常计算为
x.sum() / N
,其中N = len(x)
.然而,如果,ddof被指定,除数N - ddof
改为使用。在标准统计实践中,ddof=1
提供了假设无限总体方差的无偏估计量。ddof=0
提供正态分布变量的方差的最大似然估计。请注意,对于复数,在平方之前取绝对值,因此结果始终为实数且非负数。
对于浮点输入,使用与输入相同的精度计算方差。根据输入数据,这可能会导致结果不准确,尤其是对于
float32
(参见下面的示例)。使用dtype
关键字指定 higher-accuracy 累加器可以缓解此问题。例子:
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.var(a) 1.25 >>> np.var(a, axis=0) array([1., 1.]) >>> np.var(a, axis=1) array([0.25, 0.25])
在单精度下,var() 可能不准确:
>>> a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32) >>> a[0, :] = 1.0 >>> a[1, :] = 0.1 >>> np.var(a) 0.20250003
计算 float64 中的方差更准确:
>>> np.var(a, dtype=np.float64) 0.20249999932944759 # may vary >>> ((1-0.55)**2 + (0.1-0.55)**2)/2 0.2025
指定 where 参数:
>>> a = np.array([[14, 8, 11, 10], [7, 9, 10, 11], [10, 15, 5, 10]]) >>> np.var(a) 6.833333333333333 # may vary >>> np.var(a, where=[[True], [True], [False]]) 4.0
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.ma.MaskedArray.var。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。