Python numpy标准差介绍

Python中的NumPy库是一个强大的数学和科学计算工具。它提供了一种简单而又高效的方式来处理大量数据，并且可以使用一些常见的数学运算。其中之一就是标准差计算。

标准差

在统计学中，标准差是一组数据中各个值分散程度的一种度量。它是每个数据值与平均值之差的平方的平均值的算术平方根。它是一种度量数据离散程度的指标，因此越大的标准差表示组内数据越分散。

标准差可用以下公式计算：

$\sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\overline{x})^2}$

其中，x为一组数据，N为数据数量，$\overline{x}$为平均值，$\sigma$为标准差。

numpy中的标准差

在NumPy中，可以使用numpy.std()函数计算一组数据的标准差。此函数可以计算多维数组的标准差，并且可设置标准差计算的轴。

下面是一个计算一维数组标准差的例子：

import numpy as np

arr = np.array([10, 24, 19, 17, 25, 18, 20, 15])
std = np.std(arr)
print("标准差为：", std)

输出结果为：

标准差为： 4.06201920231798

可以看到，计算一维数组的标准差非常简单，只需要调用numpy.std()函数即可。

下面是计算二维数组每行的标准差的例子：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
std = np.std(arr, axis=1)
print("每行的标准差为：", std)

输出结果为：

每行的标准差为： [0.81649658 0.81649658 0.81649658]

通过设置axis=1，可以计算每行的标准差。

总结

标准差是统计学中非常重要的一个概念，它可以用于度量一组数据的离散程度。在NumPy中，可以使用numpy.std()函数来计算一组数据的标准差，并且可以设置标准差计算的轴。