如何使用python计算方差

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如何计算方差

简单展示一下pandas里怎么计算方差：

官方文档：

def def_std(df):  for ix,row in df.iterrows():    std = row.std()    df.loc[ix,"std"] = std  return df

Python计算方差、标准差

方差、标准差

离散程度的测度值之一

最常用的测度值

反应了数据的分布

反应了各变量值与均值的平均差异

根据总体数据计算的，称为总体方差或标准差；根据样本数据计算的称为样本方差或标准差。

（标准差、方差越大，离散程度越大）

1、方差

方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。

2、标准差

方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。标准差拥有良好的数学性质，相比较而言，应用最为广泛

Python中的标准差，方差实现

import numpy as np arr = [1,2,3,4,5,6]#求方差arr_var = np.var(arr)#求标准差arr_std = np.std(arr,ddof=1)print("方差为：%f" % arr_var)print("标准差为:%f" % arr_std)

• numpy：计算的是总体(母体)标准差，参数ddof = 0。

• pandas：计算的是样本标准差，参数ddof = 1。

读到这里，这篇“如何使用python计算方差”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注编程网Python频道。