Hướng dẫn how do you calculate std deviation using numpy in python? - làm thế nào để bạn tính toán độ lệch tiêu chuẩn bằng cách sử dụng numpy trong python?
Để tìm độ lệch chuẩn của một mảng trong python, hãy sử dụng hàm numpy.std (). Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của trung bình của độ lệch bình phương so với giá trị trung bình. Theo mặc định, nó được tính toán cho mảng phẳng nhưng bạn có thể thay đổi điều này bằng cách chỉ định tham số trục. Show
Để tính toán độ lệch chuẩn trước, bạn cần tính toán trung bình của mảng numpy bằng cách sử dụng & nbsp; ________ 10, và ở đây, 1 dẫn đến giá trị trung bình. Bây giờ để tính toán sử dụng STD, & nbsp; ________ 12, trong đó & nbsp; ________ 131. Ví dụ nhanh về chức năng độ lệch chuẩn Python NumpyNếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về độ lệch chuẩn của mảng numpy với các ví dụ.
2. Cú pháp của std ()Sau đây là cú pháp của std ().
2.1 Tham số của STD ()Sau đây là các tham số của std ().
2.2 Giá trị trả về của std ()Nó trả về độ lệch chuẩn của các phần tử mảng với kiểu dữ liệu 0. Bạn có thể thay đổi điều này bằng cách chỉ định 8 param.3. Sử dụng std numpy ()Numpy 2 là một hàm thống kê được sử dụng để tính độ lệch chuẩn của các mảng đơn và đa chiều cùng với trục được chỉ định và kiểu dữ liệu được chỉ định.
Cho phép tạo mảng numpy bằng hàm np.array () và tính độ lệch chuẩn bằng hàm 3. Ví dụ,
Sau đây là tính toán toán học của độ lệch chuẩn của mảng 1-D.
4. Nhận độ lệch chuẩn của mảng 2-DĐể tìm độ lệch chuẩn của mảng 2-D, hãy sử dụng hàm này mà không cần truyền bất kỳ trục nào, nó sẽ tính tất cả các giá trị trong một mảng và trả về giá trị STD.
Sau đây là tính toán toán học của độ lệch chuẩn của mảng 2-D.
5. Nhận độ lệch chuẩn bằng cách sử dụng tham số trụcChúng ta có thể tính toán độ lệch chuẩn của mảng numpy cùng với trục được chỉ định. Đối với điều đó, chúng ta cần vượt qua tham số 4 để tính theo cột khôn ngoan. Ví dụ,
Dưới đây là cách nó tính toán nội bộ.
Sử dụng 5 để tính toán độ lệch chuẩn của mảng. Ví dụ,
Tính toán toán học giống như trên, tôi sẽ san bằng điều này để bạn khám phá. 6. Sử dụng tham số DTYPENhư bạn thấy các ví dụ ở trên theo mặc định, nó trả về float64 nhưng bạn có thể thay đổi điều này bằng cách chuyển tham số 8 cho chức năng này, nó có độ phân giải thấp hơn nếu bạn gán 8 với 8 thay vì 0.
7. Kết luậnTrong bài viết này, tôi đã giải thích độ lệch chuẩn của mảng numpy một chiều và đa chiều bằng cách sử dụng hàm 2 với các ví dụ chi tiết.Học hỏi hạnh phúc !! Những bài viết liên quan
Người giới thiệu
Có một hàm độ lệch chuẩn trong Python?Mô -đun thống kê trong Python cung cấp một hàm được gọi là stdev (), có thể được sử dụng để tính độ lệch chuẩn. Chức năng stdev () chỉ tính toán độ lệch chuẩn từ một mẫu dữ liệu, thay vì toàn bộ dân số. , which can be used to calculate the standard deviation. stdev() function only calculates standard deviation from a sample of data, rather than an entire population.
Việc sử dụng hàm STD của một mảng numpy là gì?std () trong Python.Numpy.STD (ARR, trục = Không): Tính độ lệch chuẩn của dữ liệu đã cho (các phần tử mảng) dọc theo trục được chỉ định (nếu có) .. Độ lệch chuẩn (SD) được đo bằng phân phối phân phối dữ liệu trong tập dữ liệu đã cho.Compute the standard deviation of the given data (array elements) along the specified axis(if any).. Standard Deviation (SD) is measured as the spread of data distribution in the given data set.
Làm thế nào để python numpy tính toán phương sai?Phương sai là trung bình của độ lệch bình phương so với giá trị trung bình, tức là, var = mean (x), trong đó x = abs (a - a.mean ()) ** 2.Giá trị trung bình thường được tính là x.sum () / n, trong đó n = len (x).var = mean(x) , where x = abs(a - a. mean())**2 . The mean is typically calculated as x. sum() / N , where N = len(x) .
Độ lệch chuẩn được tính toán như thế nào?Độ lệch chuẩn được tính là căn bậc hai của phương sai bằng cách xác định độ lệch của từng điểm dữ liệu so với giá trị trung bình.Nếu các điểm dữ liệu xa hơn so với giá trị trung bình, có độ lệch cao hơn trong tập dữ liệu;Do đó, càng lan truyền dữ liệu, độ lệch chuẩn càng cao.the square root of variance by determining each data point's deviation relative to the mean. If the data points are further from the mean, there is a higher deviation within the data set; thus, the more spread out the data, the higher the standard deviation. |