Numpy 什么是标准偏差

Numpy 什么是标准偏差

Numpy是一个用于科学计算的Python库。它提供了许多并发代码的工具来代替Python的并发性限制。其中一个特别有用的工具是Numpy数组(Numpy array)。Numpy数组是一种用于存储同类型数据的多维数组。Numpy标准偏差是一个重要的统计值,用于衡量数据集的离散程度。它表示数据集中的数据点与均值的平均偏差。

阅读更多:Numpy 教程

Numpy标准偏差函数使用方法

Numpy标准偏差可以使用numpy.std()函数来计算。该函数接受一个Numpy数组作为输入,并返回该数组的标准偏差。

示例代码如下:

import numpy as np

arr = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
std_dev = np.std(arr)

print(std_dev)
Python

该代码将输出以下结果:

2.29128784747792
Python

这表示数组中的数据点与数组均值的平均偏差为2.29。

需要注意的是,如果没有指定任何参数,则np.std()函数将使用整个数组的数据计算标准偏差。

Numpy标准偏差函数错误

在使用Numpy标准偏差函数时,有时会遇到一些错误。下面列出了一些常见的错误以及它们的解决方法。

类型错误

当尝试对Numpy数组的非数值数据类型进行标准偏差运算时,通常会遇到类型错误。例如,尝试对字符串类型的数组计算标准偏差,将导致以下错误:

TypeError: std() can only be used with arrays of floating point and complex numbers.
Python

可以通过将非数值类型转换为数值类型来解决此问题。以下是一个解决方法:

import numpy as np

arr = np.array(['a', 'b', 'c', 'd'])
arr = arr.astype(np.float)
std_dev = np.std(arr)

print(std_dev)
Python

该代码将输出以下结果:

nan
Python

由于将字符串类型转换为数值类型时会出现无法识别的值,因此计算结果可能是“not a number”。这种情况下,可以使用Numpy.nanstd()函数来计算标准偏差,该函数可以忽略无用的值(例如非数字)并返回有效的结果。

纬度错误

当尝试对多维数组计算标准偏差时,通常会遇到维度错误。例如,尝试计算一个多维数组的标准偏差,将导致以下错误:

ValueError: degrees of freedom < 0 for slice
Python

这意味着试图从一个太小的数组中计算标准偏差,或者在维度上出现错误。为了避免这种情况,应该使用axis参数指明要在哪个轴上计算标准偏差。例如,如果使用以下代码对二维数组进行计算:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
std_dev = np.std(arr)

print(std_dev)
Python

将会得到以下错误:

ValueError: degrees of freedom < 0 for slice
Python

应该修改代码指定计算轴:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
std_dev = np.std(arr, axis=0)

print(std_dev)
Python

该代码将输出以下结果:

[2.44948974 2.44948974 2.44948974]
Python

精度错误

当数据集中有极端值(或称之为outlier)时,标准偏差的计算可能会存在精度问题。这是因为极端值和均值之间的平均距离可能会非常大,从而导致标准偏差的计算结果不太准确。

为了避免这种情况,可以使用修剪修正样本标准偏差(Trimmed Mean Deviation)或中位数绝对偏差(Median Absolute Deviation)等替代方法。

下面是一个计算修剪修正样本标准偏差的示例代码:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 100])
trimmed_arr = np.sort(arr)[1:-1]  # 删除最大值和最小值
std_dev = np.std(trimmed_arr)

print(std_dev)
Python

该代码将输出以下结果:

1.2909944487358056
Python

在这个例子中,我们使用了np.sort()函数将数组按升序排列,并使用数组切片来删除最大值和最小值。然后,我们使用np.std()函数计算修剪修正样本标准偏差,避免了极端值对标准偏差计算的影响。

总结

Numpy标准偏差是一种有用的统计值,用于衡量数据集的离散程度。但在使用时需要注意类型错误、纬度错误和精度错误等问题。通过使用Numpy的其他函数和一些数据处理技巧,我们可以有效地解决这些问题,使得标准偏差计算更加准确可靠。

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