python算方差_Python求均值,方差,标准差的实例

Python求均值,方差,标准差的实例

如下所示：

import numpy as np

arr = [1,2,3,4,5,6]

#求均值

arr_mean = np.mean(arr)

#求方差

arr_var = np.var(arr)

#求标准差

arr_std = np.std(arr,ddof=1)

print("平均值为：%f" % arr_mean)

print("方差为：%f" % arr_var)

print("标准差为:%f" % arr_std)

以上这篇Python求均值,方差,标准差的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-06-29

计算矩阵标准差 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.std(a) # 计算全局标准差 1.1180339887498949 >>> np.std(a, axis=0) # axis=0计算每一列的标准差 array([ 1., 1.]) >>> np.std(a, axis=1) # 计算每一行的标准差 array([ 0.5, 0.5]) 官方手册:http://docs.scipy.

使用numpy可以做很多事情,在这篇文章中简单介绍一下如何使用numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算. variance: 方差 方差(Variance)是概率论中最基础的概念之一,它是由统计学天才罗纳德·费雪1918年最早所提出.用于衡量数据离散程度,因为它能体现变量与其数学期望(均值)之间的偏离程度.具有相同均值的数据,而标准差可能不同,而通过标准差的大小则能更好地反