Python中的 numpy.var()

numpy.var()是Python中用于计算数组方差的函数，是numpy库的一个函数。该函数的作用是计算数组中所有元素的方差。

语法

numpy.var(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=<no value>)

参数说明：

• a：数组对象
• axis：默认为None，表示对所有元素计算方差；如果axis=0，则表示按列计算；如果axis=1，则表示按行计算。
• dtype：可选参数，表示输出数据的类型，例如numpy.float32。
• out：可选参数，表示输出结果的存储地址。
• ddof：可选参数，表示计算方差时要减去的自由度的数量，缺省情况下自由度为N-1，其中N是元素的数量。如果ddof=0，则自由度为N。
• keepdims：可选参数，表示是否保留输出结果数组的维度。

返回值

numpy.var()函数返回输入数组的方差。

示例

import numpy as np

# 创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算一维数组的方差
var1 = np.var(a)
print(var1) # 输出结果为 2.0

# 创建二维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 计算二维数组的方差
var2 = np.var(b)
print(var2) # 输出结果为 2.9166666666666665

# 计算一维数组每一列的方差
var3 = np.var(b, axis=0)
print(var3) # 输出结果为 [2.66666667 2.66666667]

# 计算一维数组每一行的方差
var4 = np.var(b, axis=1)
print(var4) # 输出结果为 [0.25 0.25 0.25]

以上代码演示了numpy.var()函数的一些用法。

注意事项

• 对于数值数据，方差表示的是数据偏离平均值的程度。
• 方差是方差平方的平均值，即[var(X)]=E[{X-E(X)}^2]，其中E表示期望。
• 在计算方差时，如果自由度为N-1，则该函数使用的是无偏估计；如果自由度为N，则该函数使用的是有偏估计。
• numpy库还有另一个与方差有关的函数numpy.std()，该函数用于计算数组的标准差。