NP NP.std
Antes de sumergirse en el uso de la función std () en numpy, recapitulemos qué es la desviación estándar.
¿Qué es la desviación estándar??
La desviación estándar o SD es una operación estadística típica que le permite calcular la dispersión de un conjunto dado de valores.
Podemos expresar la fórmula para la desviación estándar de la siguiente manera:
Con eso fuera del camino, discutamos cómo usar la función Numpy STD ().
Función STD Numpy
La función std () calcula la desviación estándar de elementos en una matriz a lo largo de un eje dado.
Si no se especifica el eje, la función aplanará la matriz y devolverá la desviación estándar de todos los elementos.
La sintaxis de la función se puede expresar en lo siguiente:
numpy.std (a, axis = none, dtype = none, out = none, ddof = 0, keepdims =Los parámetros se definen según sus siguientes funciones:
- A - Especifica la matriz de entrada.
- Eje: define el eje a lo largo del cual calcular la desviación estándar de los elementos. Verifique la documentación del eje numpy para descubrir más.
- dtype: define el tipo de datos de la salida.
- Out - Especifica una matriz alternativa para almacenar el resultado. La matriz alternativa debe tener la misma forma que la salida esperada.
- DDOF - Establece los grados delta de libertad de libertad. DDOF se refiere a un divisor utilizado para calcular el número de elementos.
Ejemplo 1
El siguiente código muestra un ejemplo de la función Numpy STD sin un valor del eje:
# Importar Numpyimportar numpy como np
# Crear matriz
arr = np.Array ([[1, 2], [3, 4]])
# Valor STD de retorno
impresión (f "desviación estándar: np.std (arr) ")
El código anterior devuelve la desviación estándar de todos los elementos en la matriz.
La salida resultante es la siguiente:
Desviación estándar: 1.118033988749895Ejemplo 2
Para calcular la desviación estándar a lo largo del eje 0 y el eje 1, aplique el siguiente código:
impresión (f "desviación estándar (axis = 0): np.std (arr, axis = 0) ")impresión (f "desviación estándar (eje = 1): np.std (arr, axis = 1) ")
La siguiente es la salida resultante:
Desviación estándar (eje = 0): [1. 1.]Desviación estándar (eje = 1): [0.5 0.5]
Ejemplo 3
Puede especificar un tipo de datos como Float para aumentar la precisión y la precisión. Un código de ejemplo es el siguiente:
impresión (f "desviación estándar: np.std (arr, dtype = np.float32) ")impresión (f "desviación estándar: np.std (arr, dtype = np.float64) ")
Notarás que NP.Float32 devuelve un valor con una precisión más alta mientras que NP.Float64 devuelve un valor con una mayor precisión.
La siguiente es la salida resultante:
Desviación estándar: 1.1180340051651Desviación estándar: 1.118033988749895
Ejemplo 4
Del mismo modo, puede usar la función std () con una matriz n-dimensional como se muestra a continuación:
arr = [[[0, 1, 2],[3, 4, 5],
[6, 7, 8]],
[[9, 10, 11],
[12, 13, 14],
[15, 16, 17]],
[[18, 19, 20],
[21, 22, 23],
[24, 25, 26]]]
impresión (f "desviación estándar: np.std (arr) ")
El ejemplo dado calcula la desviación estándar de una matriz 3D y devuelve el resultado de la siguiente manera:
Desviación estándar: 7.788880963698615Nota: Como no especificamos el eje, la función aplana la matriz y devuelve el valor de desviación estándar resultante.
Conclusión
En este artículo, exploramos cómo usar la función numpy std () para calcular la desviación estándar de una matriz a lo largo de un eje especificado siguiendo los ejemplos dados. Explore el sitio web de Sugerencia de Linux para obtener artículos más relacionados.