python求函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差,python怎么求標(biāo)準(zhǔn)差

Python:使用pandas和numpy計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)別

首先,普及一下pandas與numpy的區(qū)別:

10年積累的成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn),可以快速應(yīng)對(duì)客戶(hù)對(duì)網(wǎng)站的新想法和需求。提供各種問(wèn)題對(duì)應(yīng)的解決方案。讓選擇我們的客戶(hù)得到更好、更有力的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。我雖然不認(rèn)識(shí)你,你也不認(rèn)識(shí)我。但先網(wǎng)站設(shè)計(jì)后付款的網(wǎng)站建設(shè)流程,更有合山免費(fèi)網(wǎng)站建設(shè)讓你可以放心的選擇與我們合作。

pandas操作的數(shù)據(jù)集是Series,本質(zhì)上是列表與字典的混合,常用的數(shù)據(jù)形式為DataFrame;

numpy操作的數(shù)據(jù)集是數(shù)組或矩陣。

1、對(duì)數(shù)組求均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差

2、對(duì)矩陣求標(biāo)準(zhǔn)差

注意:在求標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)需要注意幾個(gè)問(wèn)題:

1、在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,標(biāo)準(zhǔn)差分為兩種:

(1)總體標(biāo)準(zhǔn)差:標(biāo)準(zhǔn)差公式根號(hào)內(nèi)除以n,是有偏的。

(2)樣本標(biāo)準(zhǔn)差:標(biāo)準(zhǔn)差公式根號(hào)內(nèi)除以n-1,是無(wú)偏的。

2、pandas與numpy在計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)的區(qū)別

(1)numpy

? ? ?在numpy中計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差時(shí),括號(hào)內(nèi)要指定ddof的值,ddof表示自由度,當(dāng)ddof=0時(shí)計(jì)算的是總體標(biāo)準(zhǔn)差;當(dāng)ddof=1時(shí)計(jì)算的是樣本標(biāo)準(zhǔn)差,當(dāng)不為ddof設(shè)置值時(shí),其默認(rèn)為總體標(biāo)準(zhǔn)差。

(2)pandas

? ? ?在使用pandas計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差時(shí),其與numpy的默認(rèn)情況是相反的,在默認(rèn)情況下,pandas計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)差為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

np.std在python中的意思

std()函數(shù)就是初高中學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)差 numpy.std()

求標(biāo)準(zhǔn)差的時(shí)候默認(rèn)是除以 n 的,即是有偏的,np.std無(wú)偏樣本標(biāo)準(zhǔn)差方式為加入?yún)?shù) ddof = 1

python編程統(tǒng)計(jì)列表中各數(shù)據(jù)的方差和標(biāo)準(zhǔn)差請(qǐng)編寫(xiě)主函數(shù)和計(jì)算方差的函數(shù)var。(不能引用庫(kù)里)

def fangcha(): a=float(raw_input("請(qǐng)輸入a:")) b=float(raw_input("請(qǐng)輸入b:")) c=float(raw_input("請(qǐng)輸入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均數(shù)是:%f方差是:%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用

2 如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算

numpy計(jì)算平均數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 相關(guān)系數(shù)等基本知識(shí)

NumPy 是python 語(yǔ)言的一個(gè)第三方庫(kù),其支持大量高維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算。此外,NumPy 也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)。

#導(dǎo)入Numpy庫(kù),并命名為np

import numpy as np

#創(chuàng)建一維數(shù)組

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地創(chuàng)建連續(xù)數(shù)組,比如我使用arange或linspace函數(shù)進(jìn)行創(chuàng)建:

b = np.arange(1,5,1) // 返回一個(gè)有終點(diǎn)和起點(diǎn)、固定步長(zhǎng)的排列,如起點(diǎn)是1,終點(diǎn)是4,步長(zhǎng)為1,即【1,2,3,4】,

c = np.linspace(1,9,5) 返回一個(gè)有終點(diǎn)和起點(diǎn)、元素個(gè)數(shù)的的排列,如起點(diǎn)是1,終點(diǎn)是9,元素個(gè)數(shù)為5,即【1,3,5,7,9】

#通過(guò)NumPy可以自由地創(chuàng)建等差數(shù)組,同時(shí)也可以進(jìn)行加、減、乘、除、求n次方和取余數(shù)。

求和:np.sum(a)

求取平均值:np.mean(a)

求取中位數(shù):np.median(a)

求取加權(quán)平均數(shù):np.average(a)

求取方差:var() np.var(a)

求取最小值:np.amin(a)

求取最大值:np.amax(a)

將兩個(gè)數(shù)相加:np.add(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相減:np.subtract(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相乘:np.multiply(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相除:np.divide(x1, x2)

立方:np.power(x1, x2)

除余:np.remainder(x1, x2)

相關(guān)系數(shù)計(jì)算:np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩陣)

文章題目:python求函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差,python怎么求標(biāo)準(zhǔn)差
網(wǎng)站路徑:http://muchs.cn/article4/hcpcoe.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián),為您提供網(wǎng)站收錄、定制開(kāi)發(fā)小程序開(kāi)發(fā)、網(wǎng)站建設(shè)、App設(shè)計(jì)網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司

廣告

聲明:本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以用戶(hù)投稿、用戶(hù)轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主,如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知,我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng),如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話(huà):028-86922220;郵箱:631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載,或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源: 創(chuàng)新互聯(lián)

綿陽(yáng)服務(wù)器托管