std()函数的使用

std()常用于机器学习中的标准化数据操作,可用于计算给定数组沿指定轴线的标准差。
其语法如下：
numpy.std(arr, axis=None, dtype=float64)
arr表示输入的数据，可以是一维数组或二维数组。
axis表示需要计算标准差的轴。
axis=0 表示沿列计算标准差，
axis=1 表示沿行计算标准差
dtype表示计算标准差时使用的数据类型

示范

// 一维数组
import numpy as np
arr = [1, 2, 3]
print("一维数组 :", arr)
print("标准差 ", np.std(arr))

// 二维数组按列求标准差
import numpy as np
arr = [[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]]
print("二维数组 :", arr)
print("标准差 ", np.std(arr,axis=0))

// 二维数组按行求标准差
import numpy as np
arr = [[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]]
print("二维数组 :", arr)
print("标准差 ", np.std(arr,axis=1))

// 二维数组求所有数的标准差
import numpy as np
arr = [[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]]
print("二维数组 :", arr)
print("标准差 ", np.std(arr))