Moduł numpy Pythona udostępnia funkcję o nazwie numpy.std() , używany do obliczania odchylenia standardowego wzdłuż określonej osi. Ta funkcja zwraca odchylenie standardowe elementów tablicy. Pierwiastek kwadratowy średniego odchylenia kwadratowego (obliczonego ze średniej) nazywany jest odchyleniem standardowym. Domyślnie odchylenie standardowe jest obliczane dla spłaszczonej tablicy. Przy pomocy x.sum()/N , zwykle oblicza się średnie odchylenie kwadratowe i tutaj N=dł.(x).
Odchylenie standardowe=kwadrat(średnia(abs(x-x.średnia( ))**2
Składnia:
numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=)
Parametry
a: tablica_podobna
Parametr ten definiuje tablicę źródłową, której elementy są obliczane odchylenie standardowe.
oś: Brak, int lub krotka int (opcjonalnie)
Jest to oś, wzdłuż której obliczane jest odchylenie standardowe. Domyślnie obliczane jest odchylenie standardowe spłaszczonej tablicy. Jeśli jest to krotka liczb całkowitych, wykonuje odchylenie standardowe na wielu osiach zamiast na pojedynczej osi lub na wszystkich osiach, jak poprzednio.
dtype: typ_danych (opcjonalnie)
Parametr ten określa typ danych, który będzie używany przy obliczaniu odchylenia standardowego. Domyślnie typem danych jest float64 dla tablic typu integer, a dla tablic typu float będzie taki sam jak typ tablicy.
łączenie ciągu Java
wyjście: ndarray (opcjonalnie)
Parametr ten określa alternatywną tablicę wyjściową, w której ma zostać umieszczony wynik. Ten alternatywny ndarray ma taki sam kształt jak oczekiwany wynik. Ale w razie potrzeby rzucamy typ.
dof: int (opcjonalnie)
jak utworzyć tablicę w Javie
Ten parametr definiuje stopnie swobody Delta. W obliczeniach używany jest dzielnik N-ddof, gdzie N jest liczbą elementów. Domyślnie wartość tego parametru jest ustawiona na 0.
keepdim: bool (opcjonalnie)
Jest to opcjonalne, którego wartość, jeśli jest prawdziwa, spowoduje, że zmniejszona oś będzie wymiarem o rozmiarze jeden w wyniku. Kiedy przekroczy wartość domyślną, pozwoli wartościom innym niż domyślne przejść metodą średniej podklas ndarray, ale keepdim nie przejdą. Ponadto dane wyjściowe lub wynik będą poprawnie transmitowane względem tablicy wejściowej.
Zwroty
Ta funkcja zwróci nową tablicę zawierającą odchylenie standardowe. Jeśli nie ustawimy parametru „out” na wartość None, zwróci on odwołanie do tablicy wyjściowej.
Przykład 1:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a) b
Wyjście:
3.391164991562634
W powyższym kodzie
- Zaimportowaliśmy numpy z aliasem np.
- Utworzyliśmy tablicę „a” za pomocą funkcji array().
- Zadeklarowaliśmy zmienną „b” i przypisaliśmy zwróconą wartość standardowe() funkcjonować.
- W funkcji przekazaliśmy tablicę „a”.
- Na koniec próbowaliśmy wydrukować wartość 'B' .
Na wyjściu pokazano tablicę zawierającą odchylenie standardowe.
Przykład 2:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=0) b
Wyjście:
array([0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
Przykład 3:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=1) b
Wyjście:
array([3.35410197, 3.35410197])
Przykład 4:
import numpy as np a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32) a[1, :] = 1.0 a[0, :] = 0.1 b=np.std(a) b
W powyższym kodzie
- Zaimportowaliśmy numpy z aliasem np.
- Utworzyliśmy tablicę „a” za pomocą funkcji np.zeros() z typem danych np.float32.
- Elementom 1 przypisaliśmy wartość 0,1ulwiersz i 1,0 do elementów drugiego rzędu.
- W funkcji przekazaliśmy tablicę „a”.
- Na koniec próbowaliśmy wydrukować wartość 'B' .
Na wyjściu pokazano odchylenie standardowe, które może być niedokładne.
Wyjście:
nazwa znaku specjalnego
0.45000008
Przykład 5:
import numpy as np a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32) a[1, :] = 1.0 a[0, :] = 0.1 b=np.std(a ,dtype=np.float64)) b
Wyjście:
0.4499999992549418