Python numpy.nanvar()
numpy.nanvar(arr, axis = None) :计算给定数据(数组元素)沿指定轴(如果有的话)的方差,同时忽略NaN值。
示例 :
x = 1 1 1 1 1
标准偏差 = 0 .方差 = 0
y = 9, 2, 5, 4, 12, 7, 8, 11, 9, 3, 7, 4, 12, 5, 4, 10, 9, 6, 9, 4
第1步:分布的平均值4=7
第2步 : (x – x.mean())**2的总和=178
第3步:求平均值=178/20=8.9
这个结果就是差异。
参数 :
arr : [array_like] 输入数组。
axis : [int or tuples of int]轴,我们想沿着这个轴计算方差。否则,它将认为arr是平坦的(对所有的轴都有效)。axis = 0意味着沿列的方差,axis = 1意味着沿行的方差。
out : [ndarray, optional]不同的数组,我们想把结果放在其中。该数组必须具有与预期输出相同的尺寸。
dtype : [data-type, optional]我们在计算方差时希望的类型。
Results :数组的方差(如果轴没有,则为标量值)或者数组中沿指定轴的方差值;同时忽略NaN值。
代码 #1:
输出 :
代码 #2:
输出 :