列表的标准差
列表的标准差
提问于 2013-03-13 23:38:21
我想找出第一，第二，…的均值和标准差。多个(Z)列表的位数。例如，我有
A_rank=[0.8,0.4,1.2,3.7,2.6,5.8]
B_rank=[0.1,2.8,3.7,2.6,5,3.4]
C_Rank=[1.2,3.4,0.5,0.1,2.5,6.1]
# etc (up to Z_rank )...现在我想取*_Rank[0]的平均值和标准差，*_Rank[1]的平均值和标准差，等等。
(即:所有(A…Z)_rank列表中第一位数字的平均值和标准差；
所有(A..Z)_rank列表中第二位数字的平均值和标准差；
第三个数字的平均值和标准差...；等等)。
回答 8
Stack Overflow用户
发布于 2014-02-02 08:27:11
因为Python3.4/ PEP450在标准库中有一个statistics module，它有一个用于计算像您这样的迭代器的标准偏差的method stdev：
>>> A_rank = [0.8, 0.4, 1.2, 3.7, 2.6, 5.8]
>>> import statistics
>>> statistics.stdev(A_rank)
2.0634114147853952Stack Overflow用户
发布于 2013-03-13 23:42:17
我会将A_Rank等人放入一个2D NumPy数组中，然后使用numpy.mean()和numpy.std()计算平均值和标准差：
In [17]: import numpy
In [18]: arr = numpy.array([A_rank, B_rank, C_rank])
In [20]: numpy.mean(arr, axis=0)
Out[20]:
array([ 0.7 , 2.2 , 1.8 , 2.13333333, 3.36666667,
5.1 ])
In [21]: numpy.std(arr, axis=0)
Out[21]:
array([ 0.45460606, 1.29614814, 1.37355985, 1.50628314, 1.15566239,
1.2083046 ])Stack Overflow用户
发布于 2015-01-04 02:48:25
下面是一些纯Python代码，可以用来计算平均值和标准差。
下面的所有代码都基于Python 3.4+中的statistics模块。
def mean(data):
"""Return the sample arithmetic mean of data."""
n = len(data)
if n < 1:
raise ValueError('mean requires at least one data point')
return sum(data)/n # in Python 2 use sum(data)/float(n)
def _ss(data):
"""Return sum of square deviations of sequence data."""
c = mean(data)
ss = sum((x-c)**2 for x in data)
return ss
def stddev(data, ddof=0):
"""Calculates the population standard deviation
by default; specify ddof=1 to compute the sample
standard deviation."""
n = len(data)
if n < 2:
raise ValueError('variance requires at least two data points')
ss = _ss(data)
pvar = ss/(n-ddof)
return pvar**0.5注意:为了提高浮点数求和的准确性，statistics模块使用了一个自定义函数_sum，而不是我用来代替它的内置sum。
现在我们有了这样的例子：
>>> mean([1, 2, 3])
2.0
>>> stddev([1, 2, 3]) # population standard deviation
0.816496580927726
>>> stddev([1, 2, 3], ddof=1) # sample standard deviation
0.1页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/15389768
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