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Python Numpy.std() - Funzione di deviazione standard
La funzione numpy std() controlla e calcola la deviazione standard dei dati in un array lungo l'asse specificato.
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La funzione Numpy.std() calcola la deviazione standard di un array data lungo l’asse specificato.
Sintassi di numpy.std()
numpy.std(arr, axis=None, dtype=float64)
Parametri
arr |
array_like array di input per calcolare la deviazione standard |
axis |
None, int o tupla di int Asse lungo il quale viene calcolata la deviazione standard. axis=0 significa deviazione standard calcolata lungo la colonna, axis=1 significa deviazione standard lungo la riga. Tratta la matrice a più dimensioni come una lista appiattito se axis non è dato. |
dtype |
dtype o None Tipo di dati utilizzato durante il calcolo della deviazione standard. |
Ritorno
Restituisce la deviazione standard di un array data o un array con la deviazione standard lungo l’asse specificato.
Codici di esempio: numpy.std() con array 1-D
Quando l’array 1-D Python è l’input, la funzione Numpy.std() calcola la deviazione standard di tutti i valori nell’array.
import numpy as np
arr = [10, 20, 30]
print("1-D array :", arr)
print("Standard Deviation of arr is ", np.std(arr))
Produzione:
1-D array : [10, 20, 30]
Standard deviation of arr is 8.16496580927726
Qui, l’array 1-D ha gli elementi di 10, 20 e 30; pertanto, il valore nel DataFrame restituito è la deviazione standard senza assegnare alcuna informazione sull’asse.
Codici di esempio: numpy.std() con 2-D Array
import numpy as np
arr = [[10, 20, 30], [3, 50, 5], [70, 80, 90], [100, 110, 120]]
print("Two Dimension array :", arr)
print("SD of with no axis :", np.std(arr))
print("SD of with axis along column :", np.std(arr, axis=0))
print("SD of with axis aong row :", np.std(arr, axis=1))
Produzione:
Two Dimension array : [[10, 20, 30], [3, 50, 5], [70, 80, 90], [100, 110, 120]]
SD of with no axis : 41.21960159384798
SD of with axis along column : [40.73312534 33.54101966 45.87687326]
SD of with axis aong row : [ 8.16496581 21.6999744 8.16496581 8.16496581]
np.std(arr) tratta l’array di input come array appiattito e calcola la deviazione standard di questo array 1-D appiattito.
np.std(arr, axis=0) calcola la deviazione standard lungo la colonna. Restituisce [40.73312534 33.54101966 45.87687326] come deviazione standard di ogni colonna nell’array di input.
np.std(arr, axis=1) calcola la deviazione standard lungo la riga. Restituisce [8.16496581 21.6999744 8.16496581 8.16496581] come deviazione standard di ogni riga nell’array di input.
Codici di esempio: numpy.std() con dtype specificato
import numpy as np
arr = [10, 20, 30]
print("Single Dimension array :", arr)
print("SD of Single Dimension array :", np.std(arr))
print("SD value with float32 data :", np.std(arr, dtype=np.float32))
print("SD value with float64 data :", np.std(arr, dtype=np.float64))
Produzione:
Single Dimension array : [10, 20, 30]
SD of Single Dimension array : 8.16496580927726
SD value with float32 data : 8.164966
SD value with float64 data : 8.16496580927726
Se il parametro dtype è fornito nella funzione numpy.std(), utilizza il tipo di dati specificato durante il calcolo della deviazione standard.
È ovvio notare che la deviazione standard ha una risoluzione inferiore se assegniamo dtype con float32 invece di float64.
