计算样品的标准偏差

Question

这看起来有些混乱。当您需要计算std时，可以轻松使用np.std()。 Std是方差的平方根。但是，当我们计算样本的方差时，我们将其除以n-1。因此，如果我们使用np.std()，则不应为我们提供正确的输出。

还有另一种方法来计算样品的标准偏差吗？还是我们需要手动计算它？

Answer 1

使用np.std()时可以指定分母的自由度。只需使用ddof参数：

np.std(x, ddof=1)

您可以在docs

中了解更多信息

Answer 2

您可以在执行 np.std（）

时传递参数 ddof

a=[1,2,3,4,5]

vsum=0
for x in a:
    vsum=vsum + (x - np.mean(a))**2

variance=vsum / (len(a) - 1)
print("Variance is {} and Actual STD Dev is {} ".format(variance,np.sqrt(variance)))
print("np.std is {} and np.std with parameter is {} ".format(np.std(a),np.std(a,ddof=1)))

ddof = 1的作用是使numpy将delta自由度设置为1