Question

我有一个清单：

s = [0.995537725, 0.994532199, 0.996027983, 0.999891383, 1.004754272, 1.003870012, 0.999888944, 0.994438078, 0.992548715, 0.998344545, 1.004504764, 1.00883411]

我在Excel中计算了它的标准偏差，我得到了答案：0.005106477，我使用的函数是：=STDEV(C5:N5)

然后我使用numpy.std执行相同的计算：

import numpy as np

print np.std(s)

但是，我得到了答案：0.0048890791894

我甚至写了我自己的std函数：

def std(input_list):
        count = len(input_list)

        mean = float(sum(input_list)) / float(count)

        overall = 0.0
        for i in input_list:
            overall = overall + (i - mean) * (i - mean)

        return math.sqrt(overall / count)

和我自己的函数给出与numpy相同的结果。

所以我想知道是否有这样的差异？或者只是我犯了一些错误？

Answer 1

有区别：Excel的STDEV计算样本标准偏差，而NumPy的std默认计算种群标准偏差（它是表现得像Excel的STDEVP）。

要使NumPy的std函数的行为与Excel的STDEV相同，请传入值ddof=1：

>>> np.std(s, ddof=1)
0.0051064766704396617

使用样本方差计算s的标准偏差（即除以n-1而不是n。）

numpy.std和excel STDEV函数有什么区别吗？

1 个答案: