精华内容
下载资源
问答
  • 前言 最近做实验需要统计实验结果的均值,标准差,mark一下,方便查阅! 总体标准差 样本标准差 有的也叫无偏样本标准差,就是自由度为 n-1 代码 imimport numpy as np ...print("样本标准差:", np.std(...

    前言

    最近做实验需要统计实验结果的均值,标准差,mark一下,方便查阅!

    总体标准差

    在这里插入图片描述

    样本标准差

    有的也叫无偏样本标准差,就是自由度为 n-1
    在这里插入图片描述

    代码

    imimport numpy as np
    each_acc1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    print("总体标准差:", np.std(each_acc1))
    print("样本标准差:", np.std(each_acc1, ddof=1))
    
    样本标准差: 3.0276503540974917
    总体标准差: 2.8722813232690143
    

    按列计算均值,总体标准差,样本标准差

    imimport numpy as np
    each_list = []
    each_acc1 = [1.0, 2.323, 3.323, 45.321321, 6.312, 6.312, 8.3123, 99.3232]
    each_acc2 = [0.99233, 2.3212, 3.323, 45.321321, 7.312, 7.312, 8.666, 100]
    each_acc3 = [1.32323, 1.32, 6.323, 35.321321, 8.312, 7.312, 8.7877, 100.0]
    each_list.append(each_acc1)
    each_list.append(each_acc2)
    each_list.append(each_acc3)
    a = np.array(each_list)
    print('原始数组:\n', a)
    print('每列均值:\n', a.mean(axis=0))
    print('每列总体标准差:\n', np.around(a.std(axis=0),decimals=2))
    print('每列样本标准差:\n', np.around(a.std(axis=0,ddof=1),decimals=2))
    
    原始数组:
     [[  1.         2.323      3.323     45.321321   6.312      6.312      8.3123    99.3232  ]
     [  0.99233    2.3212     3.323     45.321321   7.312      7.312      8.666    100.      ]
     [  1.32323    1.32       6.323     35.321321   8.312      7.312      8.7877   100.      ]]
    每列均值:
     [ 1.10518667  1.98806667  4.323      41.98798767  7.312       6.97866667  8.58866667 99.7744    ]
    每列总体标准差:
     [0.15 0.47 1.41 4.71 0.82 0.47 0.2  0.32]
    每列样本标准差值:
     [0.19 0.58 1.73 5.77 1.   0.58 0.25 0.39]
    
    展开全文
  • Python标准差计算(std)

    万次阅读 2019-09-05 15:36:09
    numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1; pandas.std() 默认是除以n-1 的,即是无偏的,如果想和numpy.std() 一样有偏,需要加上参数ddof=0 ,即...

    numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1;
    pandas.std() 默认是除以n-1 的,即是无偏的,如果想和numpy.std() 一样有偏,需要加上参数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

    如果是小样本数小于30,用有偏估计;大样本用无偏估计。

     

    展开全文
  • python 标准差计算(std)

    万次阅读 多人点赞 2017-12-28 16:15:43
    numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为 ddof = 1; pandas.std() 默认是除以n-1 的,即是无偏的,如果想和numpy.std() 一样有偏,需要加上参数ddof=0 ,即pandas....

    numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1;
    pandas.std() 默认是除以n-1 的,即是无偏的,如果想和numpy.std() 一样有偏,需要加上参数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
    
    展开全文
  • python numpy 计算标准差

    千次阅读 2020-07-10 13:09:04
    python 计算标准差 csv文件下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1Jm4Z8wlskkloGYeeVNkOXg 提取码: p25v """ 使用numpy 计算标准差 """ import numpy as np import datetime as dt import matplotlib.pyplot ...

    python 计算标准差

    csv文件下载地址:
    链接: https://pan.baidu.com/s/1Jm4Z8wlskkloGYeeVNkOXg 提取码: p25v

    """
        使用numpy 计算标准差
    """
    
    import numpy as np
    import datetime as dt
    import matplotlib.pyplot as mp
    import matplotlib.dates as md
    
    
    # 方法-日期转换函数
    def dmy2ymd(dmy):
        dmy = str(dmy, encoding='utf-8')
        time = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y').date()
        t = time.strftime('%Y-%m-%d')
        return t
    
    
    # 读取csv文件数据
    dates, open_price, max_price, min_price, close_price, volumes = np.loadtxt(
        r".\aapl.csv",
        delimiter=",",
        usecols=(1, 3, 4, 5, 6, 7),
        unpack=True,
        dtype="M8[D], f8, f8, f8, f8, f8",
        converters={1: dmy2ymd})
    
    # 计算标准差
    std = np.std(close_price)
    print(std, "--> 标准差")
    
    s_std = np.std(close_price, ddof=1)
    print(s_std, "--> 样本标准差")
    
    # 手动计算标准差
    mean = np.mean(close_price)  # 算数平均值
    devs = close_price - mean  # 离差
    dsqs = devs ** 2  # 离差方
    pvar = np.sum(dsqs) / dsqs.size  # 总体方差
    p_std = np.sqrt(pvar)  # 总体标准差
    s_var = np.sum(dsqs) / (dsqs.size - 1)  # 样本方差
    s_std = np.sqrt(s_var)  # 样本标准差
    
    print(p_std, "--> 标准差")
    print(s_std, "--> 样本标准差")
    
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python 计算均值、方差、标准差 Numpy,Pandas

    万次阅读 多人点赞 2019-10-23 22:58:25
    Numpy 计算均值、方差、标准差2. Pandas 计算均值、方差、标准差 Python 中的 numpy 包 和 pandas 包都能够计算均值、方差等,本文总结一下它们的用法。 1. Numpy 计算均值、方差、标准差 一般的均值可以用 numpy ...
  • numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1; pandas.std() 默认是除以n-1 的,即是无偏的,如果想和numpy.std() 一样有偏,需要加上参数ddof=0 ,即...
  • python 计算均值 方差 标准差

    千次阅读 2020-12-02 10:51:14
    1.计算均值 import numpy as np a = [5, 6, 16, 9] print(np.mean(a)) 最后结果 9.0 np.mean方法即可求均值 2.计算方差 var = np.var(a) print(var) ...np.var计算的是整体方差,如果想要计算样本方差,
  • 使用numpy可以做很多事情,在这篇文章中简单介绍一下如何使用numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算。 variance: 方差 方差(Variance)是概率论中最基础的概念之一,它是由统计学天才罗纳德·费雪1918...
  • Python 生成均值为2 ,标准差为3 的一维正态分布样本500 import numpy as np import scipy.stats as st import matplotlib.pyplot as plt s=np.random.normal(2, 3, 500) s_fit = np.linspace(s.min(), s.m...
  • 机器学习——SVM之python实现数据样本标准化和归一化
  • 作者:长行 时间:2019.03.09 标准差标准差(standard deviation,SD),又称均方差,是衡量一组数据离散程度的统计量,其值为方差的算术平方根。...样本标准差计算公式如下: S=∑(X−x‾)2n S = \sqrt\frac{\s.
  • Python—计算方差、标准差

    千次阅读 2020-03-16 19:14:30
    根据样本数据计算的称为样本方差或标准差。 (标准差、方差越大,离散程度越大) 1、方差 方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。 2、标准差 方差是数据的平方,与检测值本身相差太大,人们难以直观的...
  • sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘   ...amp;utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   大家好,今天给大家介绍标准差标准差在统计领域...
  • numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1; pandas.std() 默认是除以n-1 的,即是无偏的,如果想和numpy.std() 一样有偏,需要加上参数ddof=0 ,即...
  • import math lst=[] str=input("输入:") lst1 = str.split(" ") i = 0  t=len(lst1)  while i  if len(lst1)==0: ... lst.append(float(lst1.pop()))#将lst1的数据转换为整型并赋值给lst
  • 标准差SD、相对标准偏差RSD学习和python实现前言一、SD和RSD的定义、公式、深层意义(1)定义(2)公式(3)RSD的必要性二、Python实现1.SD2.读入数据总结 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 例如:...
  • 计算标准差、方差的Python程序

    千次阅读 2021-01-27 21:53:03
    #计算拟合函数的标准差、方差 from sympy import * X = [3.2,2.99,2.7,2.28,1.53] Y = [7.06,6.94,6.73,6.52,6.06] n = len(X) def f(x): y = 0.5955*x + 5.1486 return y Y_v = [] for i in range(n): Y_v....
  • Python检验样本是否服从正态分布

    千次阅读 2020-09-06 16:41:10
    在进行t检验、F检验之前,我们往往要求样本大致服从正态分布,下面介绍两种检验样本是否服从正态分布的方法。 1 可视化 我们可以通过将样本可视化,看一下样本的概率密度是否是正态分布来初步判断样本是否服从正态...
  • Python计算数据集均值和标准差

    千次阅读 2019-12-20 17:43:05
    import pandas as pd import numpy as np from md import read_image from tqdm import tqdm import cv2 mean = 0.49999999997525235 std = 0.2092156204202305 filepath = r'/data/dataset/xx.xx/naru_data_mean....
  • 1.总体方差2.样本方差3.协方差(end)
  • numpy自带一些函数接口,可以用来很方便的计算一组数据的均值(mean),方差(variance)和标准差(standard deviation)。均值(mean)>>> a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])>>> np.mean(a)5.0除了np.mean函数,...
  • 文章目录一、中位数二、波动范围与极差三、离差、方差与标准差 一、中位数 1、中位数 将多个样本按照大小顺序排列,居于中间位置的元素为中位数 2、经典求法 1)A:样本集 2)L:样本数 3)M = (A[(L-1)/2] + A[L/2]...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 21,466
精华内容 8,586
关键字:

python样本标准差

python 订阅