我有一个数字列表,我想计算的标准差。我使用两种不同的方法计算值: 1.使用Python统计模块,2.使用标准差公式。结果是两个不同的,但有点接近的数字。统计模块是如何计算标准偏差的,还是与我的编码计算有关?我也不知道math.sqrt()在内部是如何工作的,但我假设它使用某种类型的近似。
import statistics
import math
def computeSD_S(variable):
# Open the file and read the values in the column specified
var_list = openAndReadVar
我尝试生成0到1之间的N个随机浮点数,其中N是由用户指定的。然后我需要找出生成数字的均值和方差。努力寻找方差。 我已经尝试过使用变量而不是数组,但已经更改了我的代码以允许使用数组。 #include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <cmath>
using namespace std;
int main(){
int N, i;
float random_numbers[i], sum, mean, variance, r;
cout << "Enter an N value
我在我的代码中使用了colSums,但除了总和之外,我还需要标准差。我在互联网上搜索,发现这个页面只包含:
colSums
colMeans
我试过这个:
colSd
但是我得到了这个错误:
Error: could not find function "colSd"
除了标准差,我如何做同样的事情:
colSd
代码如下:
results <- colSums(x,na.rm=TRUE)#### here I want colsd
我有一个数字列表,如果用它的长度来表示,就会得到一个高斯。我想计算这个高斯的标准差,但是我得到的值(使用np.std()函数)显然太小了(我得到的值大约是0.00143…)。当它应该是8.234左右的时候)。我想我一直在计算y轴上的标准差,而不是x轴上的标准差(这是关于标准偏差应该是什么的),但是我有点不知道该怎么做呢?
我已经包括了我的代码和一张高斯图,我正在试图计算std的速度。
#max_k_value_counter counts the number of times the maximum value of k comes up.
max_k_value_counter_sum
简写版:
可以添加/合并StdDevs吗?即
if StdDev(11,14,16,17)=X and StdDev(21,34,43,12)=Y
can we calculate StdDev(11,14,16,17,21,34,43,12) from X & Y
长版本:
我正在设计一个星型模式。模式有一个fact_table (grain=transaction),它存储单个事务response_time。该模式还具有一个aggregate_table (grain=day),它每天存储response_time_sum。
在我的报告中,我需要计算给定时间维度的响应时间的标准
我测试了两种模式下BatchNorm层的梯度: model.train()和model.eval()。我构建了一个简单的CNN网络NetWork,并在model.train()模式和model.eval()模式下向网络输入相同的输入X。我知道BatchNorm层的model.train()和model.eval()的区别。我已经将model.eval()模式下Batchnorm层的均值和变量替换为model.train()模式下的值。因此,两种模式的输出和参数都是相同的。output of two mode parameters of two mode但是,当我计算每个参数的梯度时,我发现B
我有一个形状为[x, y]的张量,我想要减去平均值,然后逐行除以标准差(即我想对每一行做这件事)。在TensorFlow中执行此操作的最有效方法是什么?
当然,我可以按如下方式遍历各行:
new_tensor = [i - tf.reduce_mean(i) for i in old_tensor]
...to减去平均值,然后做一些类似的事情来找出标准差并除以它,但这是在TensorFlow中做这件事的最好方法吗?