python里標準差函數 python標準誤差

Python：使用pandas和numpy計算標準差的區別

首先，普及一下pandas與numpy的區別：

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pandas操作的數據集是Series，本質上是列表與字典的混合，常用的數據形式為DataFrame；

numpy操作的數據集是數組或矩陣。

1、對數組求均值、方差、標準差

2、對矩陣求標準差

注意：在求標準差時需要注意幾個問題：

1、在統計學中，標準差分為兩種：

（1）總體標準差：標準差公式根號內除以n，是有偏的。

（2）樣本標準差：標準差公式根號內除以n-1，是無偏的。

2、pandas與numpy在計算標準差時的區別

（1）numpy

? ? ?在numpy中計算標準差時，括號內要指定ddof的值，ddof表示自由度，當ddof=0時計算的是總體標準差；當ddof=1時計算的是樣本標準差，當不為ddof設置值時，其默認為總體標準差。

（2）pandas

? ? ?在使用pandas計算標準差時，其與numpy的默認情況是相反的，在默認情況下，pandas計算的標準差為樣本標準差。

python numpy的樣本標準差怎么寫

import?numpy?as?np

#可以直接用std函數

a?=?np.arange(10)

#array([0,?1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9])

np.std(a)

#2.8722813232690143

#或者按標準差公式寫

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

np.std在python中的意思

std()函數就是初高中學的標準差 numpy.std()

求標準差的時候默認是除以 n 的,即是有偏的,np.std無偏樣本標準差方式為加入參數 ddof = 1

python編程統計列表中各數據的方差和標準差請編寫主函數和計算方差的函數var。（不能引用庫里）

def fangcha(): a=float(raw_input("請輸入a:")) b=float(raw_input("請輸入b:")) c=float(raw_input("請輸入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均數是:%f方差是：%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用

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