numpy.std() 计算矩阵标准差的方法

计算矩阵标准差

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.std(a) # 计算全局标准差
1.1180339887498949
>>> np.std(a, axis=0) # axis=0计算每一列的标准差
array([ 1., 1.])
>>> np.std(a, axis=1) # 计算每一行的标准差
array([ 0.5, 0.5])

官方手册：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.std.html

以上这篇numpy.std() 计算矩阵标准差的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python计算库numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算

    使用numpy可以做很多事情,在这篇文章中简单介绍一下如何使用numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算. variance: 方差 方差(Variance)是概率论中最基础的概念之一,它是由统计学天才罗纳德·费雪1918年最早所提出.用于衡量数据离散程度,因为它能体现变量与其数学期望(均值)之间的偏离程度.具有相同均值的数据,而标准差可能不同,而通过标准差的大小则能更好地反映出数据的偏离度. 计算:一组数据1,2,3,4,其方差应该是多少? 计算如下: 均值=(1+2+3+4)/

  • Python求均值,方差,标准差的实例

    如下所示: import numpy as np arr = [1,2,3,4,5,6] #求均值 arr_mean = np.mean(arr) #求方差 arr_var = np.var(arr) #求标准差 arr_std = np.std(arr,ddof=1) print("平均值为:%f" % arr_mean) print("方差为:%f" % arr_var) print("标准差为:%f" % arr_std) 以上这篇Pyth

  • python计算一个序列的平均值的方法

    本文实例讲述了python计算一个序列的平均值的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: def average(seq, total=0.0): num = 0 for item in seq: total += item num += 1 return total / num 如果序列是数组或者元祖可以简单使用下面的代码 def average(seq): return float(sum(seq)) / len(seq) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

  • numpy.std() 计算矩阵标准差的方法

    计算矩阵标准差 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.std(a) # 计算全局标准差 1.1180339887498949 >>> np.std(a, axis=0) # axis=0计算每一列的标准差 array([ 1., 1.]) >>> np.std(a, axis=1) # 计算每一行的标准差 array([ 0.5, 0.5]) 官方手册:http://docs.scipy.

  • Python Numpy实现计算矩阵的均值和标准差详解

    Python Numpy实现计算矩阵的均值和标准差详解

    目录 一.前言 二.详解计算均值和标准差 三.实践:CRITIC权重法计算变异系数 一.前言 CRITIC权重法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法: 它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重.考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性,并非数字越大就说明越重要,完全利用数据自身的客观属性进行科学评价. 对比强度是指同一个指标各个评价方案之间取值差距的大小,以标准差的形式来表现.标准差越大,说明波动越大,即各方案之间的取值差距越大,权重会越高: 指标之间的冲突

  • 使用numpy.mean() 计算矩阵均值方式

    目录 numpy.mean计算矩阵均值 均值函数numpy.mean mean是numpy中常用的求均值函数 numpy.mean计算矩阵均值 计算矩阵的均值 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) # 将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数(求平均数) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0,计算每一列的均值 array([ 2.,  3.]) >&g

  • C#计算矩阵的逆矩阵方法实例分析

    C#计算矩阵的逆矩阵方法实例分析

    本文实例讲述了C#计算矩阵的逆矩阵方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 1.代码思路 1)对矩阵进行合法性检查:矩阵必须为方阵 2)计算矩阵行列式的值(Determinant函数) 3)只有满秩矩阵才有逆矩阵,因此如果行列式的值为0(在代码中以绝对值小于1E-6做判断),则终止函数,报出异常 4)求出伴随矩阵(AdjointMatrix函数) 5)逆矩阵各元素即其伴随矩阵各元素除以矩阵行列式的商 2.函数代码 (注:本段代码只实现了一个思路,可能并不是该问题的最优解) /// <summary

  • Python的numpy库中将矩阵转换为列表等函数的方法

    这篇文章主要介绍Python的numpy库中的一些函数,做备份,以便查找. (1)将矩阵转换为列表的函数:numpy.matrix.tolist() 返回list列表 Examples >>> >>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x matrix([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> x.tolist() [[0, 1, 2

  • Python计算标准差之numpy.std和torch.std的区别

    Python计算标准差之numpy.std和torch.std的区别

    目录 输入: 课本中的标准差计算公式: Numpy中的std计算: Torch中的std计算: 附:贝塞尔校正 总结: 输入: [1.0000, -1.0000, 3.0000] 课本中的标准差计算公式: 按照上述公式计算: Numpy中的std计算: import numpy as np tm = np.array([1.0000, -1.0000, 3.0000]) ddd = np.std(tm) print(ddd) 1.632993161855452 可以看出Numpy中的计算结果与课

  • Python中shape计算矩阵的方法示例

    本文实例讲述了Python中shape计算矩阵的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 看到机器学习算法时,注意到了shape计算矩阵的方法接下来就讲讲我的理解吧 >>> from numpy import * >>> import operator >>> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]]) >>> a matrix([[1, 2, 3], [5, 6, 9]]) >>> shape(a) (2,

  • numpy.linalg.eig() 计算矩阵特征向量方式

    在PCA中有遇到,在这里记录一下 计算矩阵的特征值个特征向量,下面给出几个示例代码: 在使用前需要单独import一下 >>> from numpy import linalg as LA >>> w, v = LA.eig(np.diag((1, 2, 3))) >>> w; v array([ 1., 2., 3.]) array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>>

  • Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法

    本文实例讲述了Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 用numpy可以灵活定义神经网络结构,还可以应用numpy强大的矩阵运算功能! 一.用法 1). 定义一个三层神经网络: '''示例一''' nn = NeuralNetworks([3,4,2]) # 定义神经网络 nn.fit(X,y) # 拟合 print(nn.predict(X)) #预测 说明: 输入层节点数目:3 隐藏层节点数目:4 输出层节点数目:2 2).定义一个五层神经网络:

  • 详解Numpy数组转置的三种方法T、transpose、swapaxes

    Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数,掌握这些方法,能摆脱数据处理时的循环. 1.首先数组转置(T) 创建二维数组data如下: 进行矩阵运算时,经常要用数组转置,比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置,如下: 2.轴对换之transpose 对于高维数组,可以使用轴对换来对多个维度进行变换. 这里创建了一个三维数组,各维度大小分别为2,3,4. transpose进行的操作其实是将各个维度重置,原来(2,3,4)对应的是(0,

随机推荐