Modulul numpy din Python oferă o funcție numită numpy.std() , folosit pentru a calcula abaterea standard de-a lungul axei specificate. Această funcție returnează abaterea standard a elementelor matricei. Rădăcina pătrată a abaterii pătrate medii (calculată din medie) este cunoscută sub denumirea de abatere standard. În mod implicit, abaterea standard este calculată pentru matricea aplatizată. Cu ajutorul lui x.sum()/N , se calculează în mod normal abaterea pătrată medie, iar aici, N=len(x).
Deviația standard=sqrt(mean(abs(x-x.mean( )))**2
Sintaxă:
numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=)
Parametrii
a: array_like
Acest parametru definește matricea sursă ale cărei elemente este calculată abaterea standard.
axa: niciunul, int sau tuplu de int (opțional)
Este axa de-a lungul căreia se calculează abaterea standard. Abaterea standard a matricei aplatizate este calculată implicit. Dacă este un tuplu de inți, efectuează deviația standard pe mai multe axe în loc de o singură axă sau de toate axele ca înainte.
dtype: data_type (opțional)
Acest parametru definește tipul de date, care este utilizat la calcularea abaterii standard. În mod implicit, tipul de date este float64 pentru matrice de tip întreg și, pentru matrice de tipuri float, va fi același cu tipul de matrice.
linux mint scorțișoară vs mate
ieșire: ndarray (opțional)
Acest parametru definește matricea alternativă de ieșire în care urmează să fie plasat rezultatul. Acest ndarray alternativ are aceeași formă ca rezultatul așteptat. Dar aruncăm tipul atunci când este necesar.
dof: int (opțional)
Acest parametru definește Delta Gradelor de Libertate. Divizorul N-ddof este folosit în calcule, unde N este numărul de elemente. În mod implicit, valoarea acestui parametru este setată la 0.
keepdims : bool (opțional)
comentariu css
Este opțional, a cărui valoare, atunci când este adevărată, va lăsa axa redusă ca dimensiuni cu dimensiunea unu în rezultată. Când trece valoarea implicită, va permite valorilor care nu sunt implicite să treacă prin metoda medie a subclaselor de ndarray, dar keepdim-urile nu vor trece. De asemenea, ieșirea sau rezultatul va fi difuzat corect împotriva matricei de intrare.
Se intoarce
Această funcție va returna o nouă matrice care conține abaterea standard. Dacă nu setăm parametrul „out” la None, acesta returnează referința matricei de ieșire.
Exemplul 1:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a) b
Ieșire:
3.391164991562634
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am creat o matrice „a” prin intermediul funcției array().
- Am declarat variabila „b” și am atribuit valoarea returnată a lui std() funcţie.
- Am trecut matricea „a” în funcție
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui 'b' .
În rezultat, a fost afișată o matrice care conține abaterea standard.
nat vs pat
Exemplul 2:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=0) b
Ieșire:
array([0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
Exemplul 3:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=1) b
Ieșire:
array([3.35410197, 3.35410197])
Exemplul 4:
import numpy as np a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32) a[1, :] = 1.0 a[0, :] = 0.1 b=np.std(a) b
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am creat o matrice „a” folosind funcția np.zeros() cu tipul de date np.float32.
- Am atribuit valoarea 0,1 elementelor lui 1Sfrând și 1,0 la elementele celui de-al doilea rând.
- Am trecut matricea „a” în funcție
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui 'b' .
În ieșire, a fost afișată abaterea standard, care poate fi inexactă.
Ieșire:
0.45000008
Exemplul 5:
import numpy as np a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32) a[1, :] = 1.0 a[0, :] = 0.1 b=np.std(a ,dtype=np.float64)) b
Ieșire:
0.4499999992549418