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Python：使用pandas和numpy計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)別
首先，普及一下pandas與numpy的區(qū)別：
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pandas操作的數(shù)據(jù)集是Series，本質(zhì)上是列表與字典的混合，常用的數(shù)據(jù)形式為DataFrame；
numpy操作的數(shù)據(jù)集是數(shù)組或矩陣。
1、對數(shù)組求均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差
2、對矩陣求標(biāo)準(zhǔn)差
注意：在求標(biāo)準(zhǔn)差時需要注意幾個問題：
1、在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，標(biāo)準(zhǔn)差分為兩種：
（1）總體標(biāo)準(zhǔn)差：標(biāo)準(zhǔn)差公式根號內(nèi)除以n，是有偏的。
（2）樣本標(biāo)準(zhǔn)差：標(biāo)準(zhǔn)差公式根號內(nèi)除以n-1，是無偏的。
2、pandas與numpy在計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差時的區(qū)別
（1）numpy
? ? ?在numpy中計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差時，括號內(nèi)要指定ddof的值，ddof表示自由度，當(dāng)ddof=0時計(jì)算的是總體標(biāo)準(zhǔn)差；當(dāng)ddof=1時計(jì)算的是樣本標(biāo)準(zhǔn)差，當(dāng)不為ddof設(shè)置值時，其默認(rèn)為總體標(biāo)準(zhǔn)差。
（2）pandas
? ? ?在使用pandas計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差時，其與numpy的默認(rèn)情況是相反的，在默認(rèn)情況下，pandas計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)差為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。
python編程統(tǒng)計(jì)列表中各數(shù)據(jù)的方差和標(biāo)準(zhǔn)差請編寫主函數(shù)和計(jì)算方差的函數(shù)var。（不能引用庫里）
def fangcha(): a=float(raw_input("請輸入a:")) b=float(raw_input("請輸入b:")) c=float(raw_input("請輸入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均數(shù)是:%f方差是：%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用
python如何求不規(guī)則正態(tài)分布曲線標(biāo)準(zhǔn)差
采用matplotlib中的mlab模塊，根據(jù)數(shù)據(jù)的均值及標(biāo)準(zhǔn)偏差求。
1、根據(jù)matplotlib中的mlab模塊，得出數(shù)據(jù)的均值及標(biāo)準(zhǔn)偏差。
2、數(shù)據(jù)的均值，再除以標(biāo)準(zhǔn)偏差即可。
Python提供了高效的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡單有效地面向?qū)ο缶幊獭?/p>
np.std在python中的意思
std()函數(shù)就是初高中學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)差 numpy.std()
求標(biāo)準(zhǔn)差的時候默認(rèn)是除以 n 的,即是有偏的,np.std無偏樣本標(biāo)準(zhǔn)差方式為加入?yún)?shù) ddof = 1
本文標(biāo)題：標(biāo)準(zhǔn)差python函數(shù) python 標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)
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