Python | numpy matrix.std()

介绍

numpy.matrix.std() 函数用于计算矩阵的元素的标准差。标准差是每个元素与矩阵平均值之差的平方的平均值的平方根。

语法

numpy.matrix.std(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False)

参数

• axis: 以其沿着指定轴计算矩阵的元素的标准差。默认情况下，将计算整个矩阵的元素的标准差。
• dtype: 元素的数据类型。默认为 None。
• out: 结果存储的输出矩阵。默认为 None，表示使用新的矩阵。
• ddof: 自由度的除数，其默认值为零。
• keepdims: 保持轴的维度，如果设置为 True，则结果具有与被减数组相同的维度。默认为 False。

返回值

返回矩阵的元素的标准差。

示例

import numpy as np

a = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])

print("矩阵 a: \n", a)
print("元素的标准差: ", np.matrix.std(a))

输出:

矩阵 a: 
 [[1 2]
 [3 4]]
元素的标准差:  1.118033988749895

注意： 标准差已经被计算为 $1.11803398$。

如果我们设置 axis=0，则计算每列元素的标准差，结果是：

print("每列的标准差: ", np.matrix.std(a, axis=0))

输出：

每列的标准差:  [[1. 1.]]

同样，如果我们设置 axis=1，则计算每行元素的标准差，结果为：

print("每行的标准差: ", np.matrix.std(a, axis=1))

输出：

每行的标准差:  [[0.5]
 [0.5]]

参考资料

• numpy.matrix.std() - GeeksforGeeks
• numpy.matrix.std() - NumPy官方文档