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Python：使用pandas和numpy计算标准差的区别

首先，普及一下pandas与numpy的区别：

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pandas操作的数据集是Series，本质上是列表与字典的混合，常用的数据形式为DataFrame；

numpy操作的数据集是数组或矩阵。

1、对数组求均值、方差、标准差

2、对矩阵求标准差

注意：在求标准差时需要注意几个问题：

1、在统计学中，标准差分为两种：

（1）总体标准差：标准差公式根号内除以n，是有偏的。

（2）样本标准差：标准差公式根号内除以n-1，是无偏的。

2、pandas与numpy在计算标准差时的区别

（1）numpy

     在numpy中计算标准差时，括号内要指定ddof的值，ddof表示自由度，当ddof=0时计算的是总体标准差；当ddof=1时计算的是样本标准差，当不为ddof设置值时，其默认为总体标准差。

（2）pandas

     在使用pandas计算标准差时，其与numpy的默认情况是相反的，在默认情况下，pandas计算的标准差为样本标准差。

np.std在python中的意思

std()函数就是初高中学的标准差 numpy.std()

求标准差的时候默认是除以 n 的,即是有偏的,np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1

python编程统计列表中各数据的方差和标准差请编写主函数和计算方差的函数var。（不能引用库里）

def fangcha(): a=float(raw_input("请输入a:")) b=float(raw_input("请输入b:")) c=float(raw_input("请输入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均数是:%f方差是：%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用

2 如何用Python进行数据计算

numpy计算平均数 标准差 相关系数等基本知识

NumPy 是python 语言的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。

#导入Numpy库，并命名为np

import numpy as np

#创建一维数组

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地创建连续数组，比如我使用arange或linspace函数进行创建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一个有终点和起点、固定步长的排列，如起点是1，终点是4，步长为1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一个有终点和起点、元素个数的的排列，如起点是1，终点是9，元素个数为5,即【1,3,5,7,9】

#通过NumPy可以自由地创建等差数组，同时也可以进行加、减、乘、除、求n次方和取余数。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位数：np.median(a)

求取加权平均数：np.average(a)

求取方差：var() np.var(a)

求取最小值：np.amin(a)

求取最大值：np.amax(a)

将两个数相加：np.add(x1, x2)

将两个数相减：np.subtract(x1, x2)

将两个数相乘：np.multiply(x1, x2)

将两个数相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相关系数计算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩阵)

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