Python：使用pandas和numpy計算標準差的區(qū)別

首先，普及一下pandas與numpy的區(qū)別：

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pandas操作的數(shù)據(jù)集是Series，本質(zhì)上是列表與字典的混合，常用的數(shù)據(jù)形式為DataFrame；

numpy操作的數(shù)據(jù)集是數(shù)組或矩陣。

1、對數(shù)組求均值、方差、標準差

2、對矩陣求標準差

注意：在求標準差時需要注意幾個問題：

1、在統(tǒng)計學中，標準差分為兩種：

（1）總體標準差：標準差公式根號內(nèi)除以n，是有偏的。

（2）樣本標準差：標準差公式根號內(nèi)除以n-1，是無偏的。

2、pandas與numpy在計算標準差時的區(qū)別

（1）numpy

? ? ?在numpy中計算標準差時，括號內(nèi)要指定ddof的值，ddof表示自由度，當ddof=0時計算的是總體標準差；當ddof=1時計算的是樣本標準差，當不為ddof設置值時，其默認為總體標準差。

（2）pandas

? ? ?在使用pandas計算標準差時，其與numpy的默認情況是相反的，在默認情況下，pandas計算的標準差為樣本標準差。

np.std在python中的意思

std()函數(shù)就是初高中學的標準差 numpy.std()

求標準差的時候默認是除以 n 的,即是有偏的,np.std無偏樣本標準差方式為加入?yún)?shù) ddof = 1

python編程統(tǒng)計列表中各數(shù)據(jù)的方差和標準差請編寫主函數(shù)和計算方差的函數(shù)var。（不能引用庫里）

def fangcha(): a=float(raw_input("請輸入a:")) b=float(raw_input("請輸入b:")) c=float(raw_input("請輸入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均數(shù)是:%f方差是：%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用

2 如何用Python進行數(shù)據(jù)計算

numpy計算平均數(shù) 標準差 相關系數(shù)等基本知識

NumPy 是python 語言的一個第三方庫，其支持大量高維度數(shù)組與矩陣運算。此外，NumPy 也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學函數(shù)。

#導入Numpy庫，并命名為np

import numpy as np

#創(chuàng)建一維數(shù)組

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

# NumPy可以很方便地創(chuàng)建連續(xù)數(shù)組，比如我使用arange或linspace函數(shù)進行創(chuàng)建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一個有終點和起點、固定步長的排列，如起點是1，終點是4，步長為1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一個有終點和起點、元素個數(shù)的的排列，如起點是1，終點是9，元素個數(shù)為5,即【1,3,5,7,9】

#通過NumPy可以自由地創(chuàng)建等差數(shù)組，同時也可以進行加、減、乘、除、求n次方和取余數(shù)。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位數(shù)：np.median(a)

求取加權平均數(shù)：np.average(a)

求取方差：var() np.var(a)

求取最小值：np.amin(a)

求取最大值：np.amax(a)

將兩個數(shù)相加：np.add(x1, x2)

將兩個數(shù)相減：np.subtract(x1, x2)

將兩個數(shù)相乘：np.multiply(x1, x2)

將兩個數(shù)相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相關系數(shù)計算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩陣)

文章題目：python求函數(shù)標準差,python怎么求標準差
網(wǎng)站路徑：http://chinadenli.net/article4/hcpcoe.html

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