logo

numpy standart sapma

Python'un numpy modülü, adı verilen bir işlev sağlar. numpy.std() , belirtilen eksen boyunca standart sapmayı hesaplamak için kullanılır. Bu fonksiyon dizi elemanlarının standart sapmasını döndürür. Ortalama kare sapmanın karekökü (ortalamadan hesaplanır), standart sapma olarak bilinir. Varsayılan olarak düzleştirilmiş dizi için standart sapma hesaplanır. yardımıyla x.toplam()/N ortalama kare sapma normal olarak hesaplanır ve burada N=len(x) olur.

Standart Sapma=sqrt(mean(abs(x-x.mean( ))**2

Sözdizimi:

 numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=) 

Parametreler

a: dizi_benzeri

Bu parametre, elemanlarının standart sapması hesaplanan kaynak dizisini tanımlar.

eksen: Hiçbiri, int veya ints dizisi (isteğe bağlı)

Standart sapmanın hesaplandığı eksendir. Düzleştirilmiş dizinin standart sapması varsayılan olarak hesaplanır. Eğer bu bir tam sayı dizisi ise, daha önce olduğu gibi tek bir eksen veya tüm eksenler yerine birden fazla eksen üzerinde standart sapma gerçekleştirir.

dtype : data_type(isteğe bağlı)

Bu parametre standart sapmanın hesaplanmasında kullanılan veri tipini tanımlar. Varsayılan olarak, tamsayı türündeki diziler için veri türü float64'tür ve float türleri dizisi için dizi türüyle aynı olacaktır.

görüntüyü css ile hizala

çıkış: ndarray (isteğe bağlı)

java'da rastgele sayı nasıl oluşturulur

Bu parametre, sonucun yerleştirileceği alternatif çıktı dizisini tanımlar. Bu alternatif ndarray beklenen çıktıyla aynı şekle sahiptir. Ancak gerektiğinde türü seçiyoruz.

dof : int (isteğe bağlı)

Bu parametre Delta Serbestlik Derecesini tanımlar. Hesaplamalarda N-ddof böleni kullanılır; burada N, eleman sayısıdır. Varsayılan olarak bu parametrenin değeri 0 olarak ayarlanmıştır.

keepdims : bool(isteğe bağlı)

Değeri doğru olduğunda indirgenmiş ekseni sonuçta bir boyutlu boyutlar olarak bırakacak olan isteğe bağlıdır. Varsayılan değeri ilettiğinde, varsayılan olmayan değerlerin ndarray'in alt sınıflarının ortalama yöntemi üzerinden geçmesine izin verir, ancak keepdims geçmez. Ayrıca çıktı veya sonuç, giriş dizisine doğru şekilde yayınlanacaktır.

İadeler

Bu fonksiyon standart sapmayı içeren yeni bir dizi döndürecektir. Eğer 'out' parametresini Yok olarak ayarlamazsak, çıktı dizisinin referansını döndürür.

Örnek 1:

 a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a) b 

Çıktı:

 3.391164991562634 

Yukarıdaki kodda

  • Numpy'yi np takma adıyla içe aktardık.
  • array() fonksiyonu aracılığıyla bir 'a' dizisi oluşturduk.
  • 'b' değişkenini bildirdik ve döndürülen değerini atadık. std() işlev.
  • Fonksiyonda 'a' dizisini geçtik
  • Son olarak değerini yazdırmaya çalıştık. 'B' .

Çıktıda standart sapmayı içeren bir dizi gösterilmiştir.

Örnek 2:

 a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=0) b 

Çıktı:

 array([0.5, 0.5, 0.5, 0.5]) 

Örnek 3:

 a=np.array([[1,4,7,10],[2,5,8,11]]) b=np.std(a, axis=1) b 

Çıktı:

 array([3.35410197, 3.35410197]) 

Örnek 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 

Yukarıdaki kodda

  • Numpy'yi np takma adıyla içe aktardık.
  • np.float32 veri tipinde np.zeros() fonksiyonunu kullanarak bir 'a' dizisi oluşturduk.
  • 1'in elemanlarına 0,1 değerini atadıkstsatır ve 1,0 ikinci satırın elemanlarına.
  • Fonksiyonda 'a' dizisini geçtik
  • Son olarak değerini yazdırmaya çalıştık. 'B' .

Çıktıda, hatalı olabilecek standart sapma gösterilmiştir.

Çıktı:

 0.45000008 

Örnek 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 

Çıktı:

java tarayıcı
 0.4499999992549418