Python numpy.var()

numpy.var(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。

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] 输入阵列。

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] 在计算方差时我们希望的类型。

Results :数组的方差（如果没有轴，则为标量值）或沿指定轴的方差值阵列。

代码 #1:

# Python Program illustrating 
# numpy.var() method 
import numpy as np 
      
# 1D array 
arr = [20, 2, 7, 1, 34] 
  
print("arr : ", arr) 
print("var of arr : ", np.var(arr)) 
  
print("\nvar of arr : ", np.var(arr, dtype = np.float32)) 
print("\nvar of arr : ", np.var(arr, dtype = np.float64)) 

输出 :

arr :  [20, 2, 7, 1, 34]
var of arr :  158.16

var of arr :  158.16

var of arr :  158.16

代码 #2:

# Python Program illustrating 
# numpy.var() method 
import numpy as np 
      
# 2D array 
arr = [[2, 2, 2, 2, 2], 
    [15, 6, 27, 8, 2], 
    [23, 2, 54, 1, 2, ], 
    [11, 44, 34, 7, 2]] 
  
      
# var of the flattened array 
print("\nvar of arr, axis = None : ", np.var(arr)) 
      
# var along the axis = 0 
print("\nvar of arr, axis = 0 : ", np.var(arr, axis = 0)) 
  
# var along the axis = 1 
print("\nvar of arr, axis = 1 : ", np.var(arr, axis = 1)) 

输出 :

var of arr, axis = None :  236.14000000000004

var of arr, axis = 0 :  [ 57.1875 312.75   345.6875   9.25     0.    ]

var of arr, axis = 1 :  [  0.    77.04 421.84 269.04]