计算 python 中的分布矩（均值、方差）

Question

我有两个数组。 x 是独立变量，counts 是 x 出现的次数，就像直方图一样。我知道我可以通过定义一个函数来计算平均值：

def mean(x,counts):
    return np.sum(x*counts) / np.sum(counts)

是否有一个通用函数可以用来根据 x 和计数定义的分布计算每个时刻？我也想计算方差。

Answer 1

您可以使用 scipy 中的 moment function。它计算数据的第 n 个 central 时刻。

您也可以定义自己的函数，看起来像这样：

def nmoment(x, counts, c, n):
    return np.sum(counts*(x-c)**n) / np.sum(counts)

在该函数中，c 表示力矩所围绕的点，n 是顺序。因此，要获得方差，您可以 nmoment(x, counts, np.average(x, weights=counts), 2).

Answer 2

import scipy as sp
from scipy import stats
stats.moment(counts, moment = 2) #variance

stats.moment returns第n个中心矩

Answer 3

Numpy现在支持订单统计

Calculate moments (mean, variance) of distribution in python