Python NumPy std方法用法及代码示例

例子

一维数组的标准差

np.std([1,2,3,4])



1.118

计算样本标准差

要计算样本标准差，请设置 ddof=1 ：

np.std([1,2,3,4], ddof=1)



1.290

计算总体标准差

要计算总体标准差，请省略 ddof 参数或显式设置 ddof=0 ：

np.std([1,2,3,4])   # By default, ddof=0



1.118

二维数组的标准差

整个数组

如果不指定 axis 参数，NumPy 只会将 NumPy 数组视为展平数组。

np.std([[1,2],[3,4]])



1.118

此代码与 np.std([1,2,3,4]) 基本相同。

按列

要按列计算标准差，请在参数中指定axis=0：

np.std([[1,4],[2,6], [3,8]], axis=0)



array([0.81649658, 1.63299316])

在这里，我们计算 [1,2,3](即第一列)和 [4,6,8](即第二列)的标准差。

逐行

要按列计算标准差，请在参数中指定axis=1：

np.std([[1,4],[2,6], [3,8]], axis=1)



array([1.5, 2. , 2.5])

在这里，我们计算三个标准差：第一行(即 [1,4] )、第二行(即 [2,6] )和第三行(即 [3,8] )。