首先,普及一下pandas与numpy的区别:
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pandas操作的数据集是Series,本质上是列表与字典的混合,常用的数据形式为DataFrame;
numpy操作的数据集是数组或矩阵。
1、对数组求均值、方差、标准差
2、对矩阵求标准差
注意:在求标准差时需要注意几个问题:
1、在统计学中,标准差分为两种:
(1)总体标准差:标准差公式根号内除以n,是有偏的。
(2)样本标准差:标准差公式根号内除以n-1,是无偏的。
2、pandas与numpy在计算标准差时的区别
(1)numpy
在numpy中计算标准差时,括号内要指定ddof的值,ddof表示自由度,当ddof=0时计算的是总体标准差;当ddof=1时计算的是样本标准差,当不为ddof设置值时,其默认为总体标准差。
(2)pandas
在使用pandas计算标准差时,其与numpy的默认情况是相反的,在默认情况下,pandas计算的标准差为样本标准差。
import numpy as np
#可以直接用std函数
a = np.arange(10)
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.std(a)
#2.8722813232690143
#或者按标准差公式写
a = np.arange(10)
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
mid = 0
for i in mid:
mid = mid + (i - np.mean(a)) ** 2
np.sqrt(mid/a.size)
#2.8722813232690143
std()函数就是初高中学的标准差 numpy.std()
求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1
def fangcha(): a=float(raw_input("请输入a:")) b=float(raw_input("请输入b:")) c=float(raw_input("请输入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均数是:%f方差是:%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用
网页名称:python里标准差函数 python标准误差
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