std()-Funktion ist die Standardabweichung der Mittel- und Oberstufe
numpy.std() Die Standardabweichung beim Suchen Die Standardabweichung ist geteilt durch n, sie ist voreingenommen. Die unverzerrte Stichprobenstandardabweichungsmethode von np.std besteht darin, den Parameter ddof = 1 hinzuzufügen (empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
pandas.std() dividiert standardmäßig durch n-1, das heißt, es ist unvoreingenommen wie numpy.std(), Sie müssen den Parameter ddof=0 hinzufügen. das heißt, pandas.std(ddof= 0);
In der Statistik haben langjährige Erfahrungen ergeben:
Für die Bevölkerung ist die Standardabweichung Formel wird durch n innerhalb der Quadratwurzel dividiert, Wenn es sich um eine Stichprobe handelt, wird die Standardabweichungsformel durch die Quadratwurzel (n-1) dividiert Weil wir a ausgesetzt sind Bei vielen Stichproben verwenden wir im Allgemeinen die Quadratwurzel dividiert durch (n-1). Bedeutung der Formel: Subtrahieren Sie den Durchschnittswert von allen Zahlen, dividieren Sie die Quadratsumme durch die Anzahl der Zahlen (oder die Zahl minus eins) und ziehen Sie dann die Wurzel aus dem resultierenden Wert, der 1 ist /2 Potenz, und Sie erhalten Die Zahl ist die Standardabweichung dieser Zahlenmenge. Beschreibung() von DataFrame enthält std();>>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.std(a, ddof = 1) 3.0276503540974917 >>> np.sqrt(((a - np.mean(a)) ** 2).sum() / (a.size - 1)) 3.0276503540974917 >>> np.sqrt(( a.var() * a.size) / (a.size - 1)) 3.0276503540974917
Python-Tutorial!
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