首先,普及一下pandas与numpy的区别：
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
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.
（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.
? ? ? ?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.
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
numpy计算平均数 标准差 相关系数等基本知识
NumPy 是python 语言的一个第三方库,其支持大量高维度数组与矩阵运算.此外,NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数.
#导入Numpy库,并命名为np
import numpy as np
#创建一维数组
# NumPy可以很方便地创建连续数组,比如我使用arange或linspace函数进行创建：
#通过NumPy可以自由地创建等差数组,同时也可以进行加、减、乘、除、求n次方和取余数.
求和：np.sum(a)
求取平均值：np.mean(a)
求取中位数：np.median(a)
求取加权平均数：np.average(a)
求取方差：var() np.var(a)
求取最小值：np.amin(a)
求取最大值：np.amax(a)
以上就是土嘎嘎小编为大家整理的python求函数标准差相关主题介绍,如果您觉得小编更新的文章只要能对粉丝们有用,就是我们最大的鼓励和动力,不要忘记讲本站分享给您身边的朋友哦！！