使用 numpy 的估计方差计算导致遇到无效值错误

Question

尝试根据样本数计算某些数据的样本均值时（首先是 1 个样本，然后是 2 个，依此类推...）我遇到这个问题：

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py:3584: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice
  **kwargs)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/_methods.py:209: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
  ret = ret.dtype.type(ret / rcount)

同时在数据数组上使用 numpy 函数 "np.var()"。

我唯一的功能就是这个：

def estimate_var(lam, n):
    np.random.seed(7)
    data = np.random.exponential(scale=1/lam, size=n)
    new_data = [np.var(data[:index + 1], ddof=1) for index in range(len(data))]
    return new_data

（第 4 行导致问题）

Answer 1

这不是错误，而是警告。您收到警告是因为您正在获取只有 1 个不存在的值的数组的方差 (np.var)。

当 index=0 在你的列表理解开始时，你正在使用 data[:0+1] 的方差，它只是一个值。

如果你想获取数据的方差，那么只需np.var(data)

使用 numpy 的估计方差计算导致遇到无效值错误

estimated variance calculation with numpy cause an invalid value encountered error

python

numpy

plotnine

使用 numpy 的估计方差计算导致遇​​到无效值错误

estimated variance calculation with numpy cause an invalid value encountered error

python

numpy

plotnine

使用 numpy 的估计方差计算导致遇到无效值错误