Numpy Python modulis suteikia funkciją, vadinamą numpy.std() , naudojamas standartiniam nuokrypiui išilgai nurodytos ašies apskaičiuoti. Ši funkcija grąžina standartinį masyvo elementų nuokrypį. Kvadratinė šaknis iš vidutinio kvadratinio nuokrypio (apskaičiuoto nuo vidurkio) yra žinoma kaip standartinis nuokrypis. Pagal numatytuosius nustatymus standartinis nuokrypis apskaičiuojamas išlygintai masyvai. Su pagalba x.sum()/N , paprastai apskaičiuojamas vidutinis kvadratinis nuokrypis, o čia N=len(x).
Standartinis nuokrypis=sqrt(vidurkis(abs(x-x.mean( )))**2
Sintaksė:
numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=)
Parametrai
a: array_like
Šis parametras apibrėžia šaltinio masyvą, kurio elementų standartinis nuokrypis apskaičiuojamas.
ašis: nėra, int arba eilė int (neprivaloma)
Tai ašis, išilgai kurios apskaičiuojamas standartinis nuokrypis. Išlyginto masyvo standartinis nuokrypis apskaičiuojamas pagal numatytuosius nustatymus. Jei tai yra int eilė, atlieka standartinį nuokrypį per kelias ašis, o ne vieną ašį arba visas ašis, kaip anksčiau.
dtype : duomenų_tipas (neprivaloma)
Šis parametras apibrėžia duomenų tipą, kuris naudojamas skaičiuojant standartinį nuokrypį. Pagal numatytuosius nustatymus sveikųjų skaičių tipo masyvų duomenų tipas yra float64, o slankiųjų tipų masyvams jis bus toks pat kaip masyvo tipas.
pirminio rakto sudėtinis raktas
išvestis: ndarray (neprivaloma)
Šis parametras apibrėžia alternatyvų išvesties masyvą, į kurį turi būti įdėtas rezultatas. Ši alternatyvi ndarray forma yra tokia pati, kaip ir laukiama išvestis. Bet mes liejame tipą, kai reikia.
dof : int (neprivaloma)
Šis parametras apibrėžia Delta Degrees of Freedom. Skaičiavimams naudojamas N-ddof daliklis, kur N yra elementų skaičius. Pagal numatytuosius nustatymus šio parametro reikšmė yra 0.
Keepdims: bool (neprivaloma)
Tai yra neprivaloma, kurios vertė, jei teisinga, paliks sumažintą ašį kaip matmenis, kurių dydis yra vienas. Kai jis perduoda numatytąją reikšmę, jis leis perduoti nenumatytąsias reikšmes naudojant vidutinį ndarray poklasių metodą, tačiau Keepdims nebus perduodamas. Be to, išvestis arba rezultatas bus tinkamai transliuojamas įvesties masyve.
Grąžina
Ši funkcija grąžins naują masyvą, kuriame yra standartinis nuokrypis. Jei nenustatysime parametro „out“ į None, jis grąžins išvesties masyvo nuorodą.
kas yra vartotojo vardas
1 pavyzdys:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a) b
Išvestis:
3.391164991562634
Aukščiau pateiktame kode
ubuntu build būtina
- Mes importavome numpy su slapyvardžiu np.
- Mes sukūrėme masyvą „a“ naudodami funkciją array ().
- Mes paskelbėme kintamąjį „b“ ir priskyrėme grąžintą reikšmę std() funkcija.
- Funkcijoje perdavėme masyvą „a“.
- Galiausiai bandėme atspausdinti vertę 'b' .
Išvestyje buvo parodytas masyvas su standartiniu nuokrypiu.
2 pavyzdys:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=0) b
Išvestis:
array([0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
3 pavyzdys:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=1) b
Išvestis:
array([3.35410197, 3.35410197])
4 pavyzdys:
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
Aukščiau pateiktame kode
- Mes importavome numpy su slapyvardžiu np.
- Sukūrėme masyvą 'a' naudodami funkciją np.zeros() su duomenų tipu np.float32.
- 1 elementams priskyrėme reikšmę 0,1Šveilutę ir 1.0 į antros eilės elementus.
- Funkcijoje perdavėme masyvą „a“.
- Galiausiai bandėme atspausdinti vertę 'b' .
Išvestyje buvo parodytas standartinis nuokrypis, kuris gali būti netikslus.
Išvestis:
0.45000008
5 pavyzdys:
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
Išvestis:
0.4499999992549418