首先,普及一下pandas與numpy的區(qū)別:
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pandas操作的數(shù)據(jù)集是Series,本質(zhì)上是列表與字典的混合,常用的數(shù)據(jù)形式為DataFrame;
numpy操作的數(shù)據(jù)集是數(shù)組或矩陣。
1、對(duì)數(shù)組求均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差
2、對(duì)矩陣求標(biāo)準(zhǔn)差
注意:在求標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)需要注意幾個(gè)問題:
1、在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,標(biāo)準(zhǔn)差分為兩種:
(1)總體標(biāo)準(zhǔn)差:標(biāo)準(zhǔn)差公式根號(hào)內(nèi)除以n,是有偏的。
(2)樣本標(biāo)準(zhǔn)差:標(biāo)準(zhǔn)差公式根號(hào)內(nèi)除以n-1,是無偏的。
2、pandas與numpy在計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)的區(qū)別
(1)numpy
? ? ?在numpy中計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差時(shí),括號(hào)內(nèi)要指定ddof的值,ddof表示自由度,當(dāng)ddof=0時(shí)計(jì)算的是總體標(biāo)準(zhǔn)差;當(dāng)ddof=1時(shí)計(jì)算的是樣本標(biāo)準(zhǔn)差,當(dāng)不為ddof設(shè)置值時(shí),其默認(rèn)為總體標(biāo)準(zhǔn)差。
(2)pandas
? ? ?在使用pandas計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差時(shí),其與numpy的默認(rèn)情況是相反的,在默認(rèn)情況下,pandas計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)差為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。
import?numpy?as?np
#可以直接用std函數(shù)
a?=?np.arange(10)
#array([0,?1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9])
np.std(a)
#2.8722813232690143
#或者按標(biāo)準(zhǔn)差公式寫
a?=?np.arange(10)
#array([0,?1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9])
mid?=?0
for?i?in?mid:
mid?=?mid?+?(i?-?np.mean(a))?**?2
np.sqrt(mid/a.size)
#2.8722813232690143
std()函數(shù)就是初高中學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)差 numpy.std()
求標(biāo)準(zhǔn)差的時(shí)候默認(rèn)是除以 n 的,即是有偏的,np.std無偏樣本標(biāo)準(zhǔn)差方式為加入?yún)?shù) ddof = 1
def fangcha(): a=float(raw_input("請(qǐng)輸入a:")) b=float(raw_input("請(qǐng)輸入b:")) c=float(raw_input("請(qǐng)輸入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均數(shù)是:%f方差是:%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用
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