python 標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算的實(shí)現(xiàn)（std）
numpy.std() 求標(biāo)準(zhǔn)差的時(shí)候默認(rèn)是除以 n 的，即是有偏的，np.std無(wú)偏樣本標(biāo)準(zhǔn)差方式為加入?yún)?shù) ddof = 1；
pandas.std() 默認(rèn)是除以n-1 的，即是無(wú)偏的，如果想和numpy.std() 一樣有偏，需要加上參數(shù)ddof=0 ，即pandas.std(ddof=0) ；DataFrame的describe()中就包含有std()；
demo：
>>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.std(a, ddof = 1) 3.0276503540974917 >>> np.sqrt(((a - np.mean(a)) ** 2).sum() / (a.size - 1)) 3.0276503540974917 >>> np.sqrt(( a.var() * a.size) / (a.size - 1)) 3.0276503540974917
PS:numpy中標(biāo)準(zhǔn)差std的神坑
我們用Matlab作為對(duì)比。計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，得到：
>> std([1,2,3]) ans = 1
然而在numpy中：
>>> np.std([1,2,3]) 0.81649658092772603
什么鬼！這么簡(jiǎn)單的都能出錯(cuò)？原因在于，np.std有這么一個(gè)參數(shù)：
ddof : int, optional
Means Delta Degrees of Freedom. The divisor used in calculations is N - ddof, where N represents the number of elements. By default ddof is zero.
因此，想要正確調(diào)用，必須使ddof=1：
>>> np.std([1,2,3], ddof=1) 1.0
而且，這一特性還影響到了許多基于numpy的包。比如scikit-learn里的StandardScaler。想要正確調(diào)用，只能自己手動(dòng)設(shè)置參數(shù)：
ss = StandardScaler() ss.mean_ = np.mean(X, axis=0) ss.scale_ = np.std(X, axis=0, ddof=1) X_norm = ss.transform(X)
當(dāng)X數(shù)據(jù)量較大時(shí)無(wú)所謂，當(dāng)X數(shù)據(jù)量較小時(shí)則要尤為注意。
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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