logo

standardni odklon numpy

Modul numpy v Pythonu nudi funkcijo, imenovano numpy.std() , ki se uporablja za izračun standardnega odklona vzdolž podane osi. Ta funkcija vrne standardno odstopanje elementov polja. Kvadratni koren povprečnega kvadratnega odstopanja (izračunanega iz povprečja) je znan kot standardni odklon. Standardni odklon se privzeto izračuna za sploščeno polje. S pomočjo x.sum()/N , se običajno izračuna povprečno kvadratno odstopanje in tukaj je N=len(x).

Standardni odklon=sqrt(mean(abs(x-x.mean( ))**2

Sintaksa:

 numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=) 

Parametri

a: array_like

Ta parameter definira izvorno matriko, katere standardni odklon elementov se izračuna.

os: Brez, int ali tuple of ints (neobvezno)

To je os, vzdolž katere se izračuna standardni odklon. Standardni odklon sploščene matrike je privzeto izračunan. Če je torka int, izvede standardni odklon nad več osemi namesto ene same osi ali vseh osi kot prej.

dtype : data_type (neobvezno)

Ta parameter določa tip podatkov, ki se uporablja pri izračunu standardnega odklona. Podatkovni tip je privzeto float64 za matrike tipa celih števil, za matriko float tipov pa bo enak tipu matrike.

java vhodni niz

ven: ndarray (neobvezno)

Ta parameter definira alternativno izhodno matriko, v katero naj se rezultat postavi. Ta alternativni niz ima enako obliko kot pričakovani rezultat. Vendar tip oddajemo, ko je to potrebno.

dof : int (izbirno)

ovojnica besedila css

Ta parameter določa Delta stopnje svobode. Pri izračunih se uporablja delilnik N-ddof, kjer je N število elementov. Privzeto je vrednost tega parametra nastavljena na 0.

keepdims : bool (neobvezno)

To je neobvezno, katerega vrednost, ko je resnična, pusti pomanjšano os kot dimenzije z velikostjo ena v rezultatu. Ko posreduje privzeto vrednost, dovoli, da neprivzete vrednosti preidejo prek srednje metode podrazredov ndarray, vendar keepdims ne bodo prešli. Prav tako se bo izhod ali rezultat pravilno oddajal proti vhodnemu polju.

Vračila

Ta funkcija bo vrnila novo matriko, ki vsebuje standardno odstopanje. Če parametra 'out' ne nastavimo na None, vrne referenco izhodne matrike.

Primer 1:

 a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a) b 

Izhod:

 3.391164991562634 

V zgornji kodi

  • Uvozili smo numpy z vzdevkom np.
  • S funkcijo array() smo ustvarili matriko 'a'.
  • Razglasili smo spremenljivko 'b' in ji dodelili vrnjeno vrednost std() funkcijo.
  • V funkciji smo posredovali niz 'a'
  • Nazadnje smo poskušali natisniti vrednost 'b' .

V izhodu je bila prikazana matrika, ki vsebuje standardno odstopanje.

Primer 2:

 a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=0) b 

Izhod:

seznam c#
 array([0.5, 0.5, 0.5, 0.5]) 

Primer 3:

 a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=1) b 

Izhod:

 array([3.35410197, 3.35410197]) 

Primer 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 

V zgornji kodi

  • Uvozili smo numpy z vzdevkom np.
  • Ustvarili smo matriko 'a' s funkcijo np.zeros() s podatkovnim tipom np.float32.
  • Elementom 1 smo dodelili vrednost 0,1stvrstico in 1,0 na elemente druge vrstice.
  • V funkciji smo posredovali niz 'a'
  • Nazadnje smo poskušali natisniti vrednost 'b' .

V izhodu je prikazan standardni odklon, ki je lahko netočen.

Izhod:

 0.45000008 

Primer 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 

Izhod:

 0.4499999992549418