python 標準差計算的實現(xiàn)（std）
更新時間：2019年07月29日 09:22:32 作者：Gooooa
這篇文章主要介紹了python 標準差計算的實現(xiàn)（std），文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
numpy.std() 求標準差的時候默認是除以 n 的，即是有偏的，np.std無偏樣本標準差方式為加入參數 ddof = 1；
pandas.std() 默認是除以n-1 的，即是無偏的，如果想和numpy.std() 一樣有偏，需要加上參數ddof=0 ，即pandas.std(ddof=0) ；DataFrame的describe()中就包含有std()；
demo：
>>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.std(a, ddof = 1) 3.0276503540974917 >>> np.sqrt(((a - np.mean(a)) ** 2).sum() / (a.size - 1)) 3.0276503540974917 >>> np.sqrt(( a.var() * a.size) / (a.size - 1)) 3.0276503540974917
PS:numpy中標準差std的神坑
我們用Matlab作為對比。計算標準差，得到：
>> std([1,2,3]) ans = 1
然而在numpy中：
>>> np.std([1,2,3]) 0.81649658092772603
什么鬼！這么簡單的都能出錯？原因在于，np.std有這么一個參數：
ddof : int, optional
Means Delta Degrees of Freedom. The divisor used in calculations is N - ddof, where N represents the number of elements. By default ddof is zero.
因此，想要正確調用，必須使ddof=1：
>>> np.std([1,2,3], ddof=1) 1.0
而且，這一特性還影響到了許多基于numpy的包。比如scikit-learn里的StandardScaler。想要正確調用，只能自己手動設置參數：
ss = StandardScaler() ss.mean_ = np.mean(X, axis=0) ss.scale_ = np.std(X, axis=0, ddof=1) X_norm = ss.transform(X)
當X數據量較大時無所謂，當X數據量較小時則要尤為注意。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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