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。
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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:
该代码将输出以下结果:
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:
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:
该代码将输出以下结果:
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:
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:
将会得到以下错误:
应该修改代码指定计算轴:
该代码将输出以下结果:
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:
该代码将输出以下结果:
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。