Numpy入门(十一)：np.std()用法

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

  • a： array_like，需计算标准差的数组
  • axis： int, 可选，计算标准差的轴。默认情况是计算扁平数组的标准偏差。
  • dtype： dtype, 可选，用于计算标准差的类型。对于整数类型的数组，缺省值为Float 64，对于浮点数类型的数组，它与数组类型相同。
  • out： ndarray, 可选，将结果放置在其中的替代输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状，但如果有必要，类型(计算值的类型)将被转换。
  • ddof： int, 可选，Delta的自由度

• 功能：计算沿指定轴的标准差。返回数组元素的标准差

• 例子

  import numpy as np
  a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
  print(np.std(a))            # 计算全局标准差 1.118033988749895
  print(np.std(a, axis=0))    # axis=0计算每一列的标准差 [1. 1.]
  print(np.std(a, axis=1))    # 计算每一行的标准差 [0.5 0.5]