Python の numpy モジュールには、次の関数が用意されています。 numpy.std() 、指定された軸に沿った標準偏差を計算するために使用されます。この関数は、配列要素の標準偏差を返します。平均平方偏差 (平均から計算) の平方根は、標準偏差として知られています。デフォルトでは、標準偏差は平坦化された配列に対して計算されます。の助けを借りて、 x.sum()/N 、通常は平均二乗偏差が計算され、ここでは N=len(x) となります。
標準偏差=sqrt(mean(abs(x-x.mean( ))**2
構文：
numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=)
パラメーター
a: 配列のようなもの
このパラメータは、要素の標準偏差が計算されるソース配列を定義します。
axis: なし、int、または int のタプル (オプション)
これは、標準偏差が計算される軸です。平坦化された配列の標準偏差はデフォルトで計算されます。 int のタプルの場合、以前のように 1 つの軸またはすべての軸ではなく、複数の軸にわたって標準偏差を実行します。
dtype : data_type(オプション)
このパラメータは、標準偏差の計算に使用されるデータ型を定義します。デフォルトでは、整数型配列のデータ型は float64 で、float 型配列の場合は配列型と同じになります。
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out : ndarray(オプション)
ブール値を文字列に変換する
このパラメータは、結果が配置される代替出力配列を定義します。この代替 ndarray は、予想される出力と同じ形状になります。ただし、必要に応じて型をキャストします。
dof : int (オプション)
このパラメータはデルタ自由度を定義します。 N-ddof 除数は計算で使用されます。N は要素の数です。デフォルトでは、このパラメータの値は 0 に設定されます。
keepdims : bool(オプション)
これはオプションであり、その値が true の場合、縮小された軸が結果のサイズ 1 の次元として残ります。デフォルト値を渡すと、ndarray のサブクラスの平均メソッドを介してデフォルト以外の値を渡すことができますが、keepdims は渡されません。また、出力または結果は入力配列に対して正しくブロードキャストされます。
戻り値
この関数は、標準偏差を含む新しい配列を返します。 「out」パラメータを None に設定しない場合は、出力配列の参照が返されます。
例 1:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a) b
出力：
3.391164991562634
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- array() 関数を使用して配列 'a' を作成しました。
- 変数「b」を宣言し、戻り値を代入しました。 std() 関数。
- 関数に配列 'a' を渡しました
- 最後に、次の値を出力しようとしました。 「b」 。
出力には、標準偏差を含む配列が表示されます。
例 2:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=0) b
出力：
array([0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
例 3:
a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=1) b
出力：
BFのための何か
array([3.35410197, 3.35410197])
例 4:
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
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- データ型 np.float32 の np.zeros() 関数を使用して配列 'a' を作成しました。
- 1 の要素に値 0.1 を割り当てました。セント行の要素に 1.0 を与えます。
- 関数に配列 'a' を渡しました
- 最後に、次の値を出力しようとしました。 「b」 。
出力には標準偏差が表示されますが、これは不正確である可能性があります。
出力：
0.45000008
例 5:
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
出力：
0.4499999992549418