numpy 中的标准差
Standard deviation in numpy
这是我的代码:
import numpy as np
print(np.std(np.array([0,1])))
它产生0.5
我确信这是不正确的。我做错了什么?
默认情况下,numpy.std
returns 总体标准偏差,在这种情况下 np.std([0,1])
被正确报告为 0.5
。如果您正在寻找样本标准偏差,您可以向 std()
:
提供一个可选的 ddof
参数
>>> np.std([0, 1], ddof=1)
0.70710678118654757
ddof
修改 samples-minus-mean 的平方和的除数。除数是 N - ddof
,其中默认的 ddof
是 0
,正如您从结果中看到的那样。
这是我的代码:
import numpy as np
print(np.std(np.array([0,1])))
它产生0.5
我确信这是不正确的。我做错了什么?
默认情况下,numpy.std
returns 总体标准偏差,在这种情况下 np.std([0,1])
被正确报告为 0.5
。如果您正在寻找样本标准偏差,您可以向 std()
:
ddof
参数
>>> np.std([0, 1], ddof=1)
0.70710678118654757
ddof
修改 samples-minus-mean 的平方和的除数。除数是 N - ddof
,其中默认的 ddof
是 0
,正如您从结果中看到的那样。