Функция std
Функция std вычисляет стандартное отклонение
элементов массива. По умолчанию стандартное отклонение
вычисляется для всего массива, но с помощью параметра
axis можно указать ось для вычислений. Параметр
ddof (Delta Degrees of Freedom) позволяет
управлять делителем в формуле: при ddof=0
(по умолчанию) используется деление на , а при
ddof=1 - на ⁅n-1⁆ (выборочное стандартное
отклонение).
Синтаксис
np.std(arr, [axis], [ddof], [keepdims])
Пример
Вычислим стандартное отклонение для одномерного массива:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
res = np.std(arr)
print(res)
Результат выполнения кода:
1.4142135623730951
Пример
Вычислим выборочное стандартное отклонение с параметром
ddof=1:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
res = np.std(arr, ddof=1)
print(res)
Результат выполнения кода:
1.5811388300841898
Пример
Вычислим стандартное отклонение для двумерного массива вдоль оси строк (по столбцам):
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = np.std(arr, axis=0)
print(res)
Результат выполнения кода:
[1.5 1.5 1.5]
Пример
Вычислим стандартное отклонение вдоль оси столбцов (по строкам):
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = np.std(arr, axis=1)
print(res)
Результат выполнения кода:
[0.81649658 0.81649658]
Пример
Сохраним размерность массива с помощью параметра
keepdims=True:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = np.std(arr, axis=0, keepdims=True)
print(res)
print(res.shape)
Результат выполнения кода:
[[1.5 1.5 1.5]]
(1, 3)
Пример
Вычислим стандартное отклонение для многомерного массива по нескольким осям:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
res = np.std(arr, axis=(0, 1))
print(res)
Результат выполнения кода:
[2.5 2.5]
Смотрите также
-
функцию
var,
которая вычисляет дисперсию массива -
функцию
mean,
которая вычисляет среднее арифметическое массива -
функцию
percentile,
которая вычисляет процентили массива -
функцию
cov,
которая вычисляет ковариационную матрицу