与大熊猫或numpy中的std(ddof=1或0)相似的海豚中偏向的std、mstd 函数std和mstd用于计算滑动窗口中的标准偏差和标准偏差。我想问一下，是否有像ddof=1
浏览 37提问于2021-06-28得票数 1
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大熊猫滚动活动行为
、、、
在使用.rolling().std()时，我注意到了计算值与第三方数据提供者报告的值之间的差异；在“手动”计算stdev (逐步)后，我能够再现与第三方站点一致的值，并且与在相同数据上使用.rolling.std()计算的值类似。下面是数据的一个子集，包括两组计算：“手册”和熊猫“滚动”。我的代码中有什么东西导致熊猫滚动数据的变化吗？\
0 88.64
浏览 9提问于2020-03-11得票数 1
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自由度ddof在np.std中的默认选项是ddof=0。在np.std中使用pd.DataFrame.transform时，此行为会更改：import pandas as pd
输出是
0 1.00000
浏览 1提问于2021-11-24得票数 1
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我是熊猫的新手，也是泰坦尼克号数据集的实验对象。在使用了groupby函数之后，如果我应用mean()，那么它就能正常工作。但是当我计算std()时，我得到的是NaN。我理解这意味着默认情况下排除缺失的值，而不考虑它们，但是std将它们考虑在内。
我尝试过更改ddof=1和skipna=True，但它们并不适用于groupby。请帮帮忙。我的代码中的标题来自使用功能工程的名称。我试
浏览 1提问于2019-09-05得票数 1
在R中缩放数据集时，我将使用R.scale()，据我理解，这将执行以下操作：(X-均值(X))/sd(X)
np1 = numpy.array([[1.0,2.0],[3.0,1.0
浏览 1提问于2014-12-04得票数 7
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我正在运行一个手册(我写了一个函数) std dev与numpy的内置。我查了一下，numpy默认使用ddof=0。如果我使用: np.std</
浏览 18提问于2020-03-12得票数 0
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熊猫和矮胖之间的标准差是不同的。为什么和哪一个是正确的？(相对差异为3.5%，不应来自四舍五入，我认为这是很高的)。示例import pandas as pd0.024367-0.005380'''
df = pd.read_csv(StringIO(a.strip()),
浏览 5提问于2014-07-27得票数 54
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我有一个pandas数据帧，每行包含5个分数，然后是这5个分数的标准差。使用df['std'] = df.std(axis=1, ddof=0)可以很容易地计算出这一点。但是，当我还想添加这5个分数的平均值时，我不知道如何在计算中排除std列？使用df['mean'] = df.mean(axis=1)会导致pandas在计算平均值时使用5分和stddev，这显然不是我想要的。
浏览 255提问于2021-10-27得票数 0
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在下面的代码中，我对第三行的意思感到困惑。ddof =1做什么。我试着查了一下，但我还是不太明白它的概念和目的。如果有人能给我指出正确的方向，我将不胜感激。stats.binom.rvs(n = 10, p = 0.3, size = 10000)print "SD: %g" % np.std(data, **ddof=1**)
浏览 3提问于2015-08-08得票数 4
我有两只同样长和宽的熊猫数据。我想要找到两个数据的每个单元之间的%CV (或者标准的dev和平均值，然后我可以手工计算CV )。例如，如果我有这样的东西：0 1 2 32 7 8 9 A B C1 6 5 4我想返回一个数据，其中包含第一个数据中的A1</e
浏览 15提问于2022-06-20得票数 2
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我知道基本的数据类型，浮点类型(浮点型，双精度型)不能准确地保存一些数字。然而，在将一些代码从Matlab移植到Python (Numpy)时，我发现了计算上的一些显着差异，我认为这又回到了精度上。Matlab：Za = (Z-repmat(mean(Z),500,1)) ./ repmat(std(Z),500,1);
Za(<em
浏览 0提问于2011-09-20得票数 18
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列表的标准差
、、
我想找出第一，第二，…的均值和标准差。多个(Z)列表的位数。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；第三个数字的平均值和标准差...；等等)。
浏览 1提问于2013-03-13得票数 128
从统计的角度来看，当所有值相等时，标准差应该是0。对于arr1来说，结果和预期的一样：0，但是arr2是1.3877787807814457e-17 --非常小但不是0，这就导致了zscore的问题。#[20.0, 20.0, 20.0]
#[-0
浏览 2提问于2020-09-07得票数 3
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我有一个很长的值列表，它是三重索引的(i,j,t)。对于I中的所有I和J中的j，我必须提取所有t值并依次计算变异系数(cv)。cv列表ist len(I)*len(J)的长度。import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
jN = 10T = range(tN)
idx = pd.Mu
浏览 4提问于2022-04-07得票数 0
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我正在阅读计算方差，并看到一个用Python语言实现的公式variance = sum( (vals - mean(vals))**2 )，如下所示： return sum([(x-mean)**2 for x in values])
我使用了这个实现，并在笔记本中一步一步地浏览了一下，得到了相同的答案。然而，当我使用<np.array>.var()时，我得到了不同的结果。numpy实现有什么不同吗？前面提到的函数是不正确
浏览 0提问于2020-11-26得票数 2
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除了zmap函数的scipy stats模块之外，还有其他选择吗？我目前正在使用它来获取两个非常大的数组的zmap得分，这需要相当长的时间。 是否有任何库或替代方案可以提高其性能？下面是我的最小可重现代码： from scipy import statsgoodData： def zmap(scores, compare, axis=<e
浏览 12提问于2020-10-20得票数 1
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我正在编写相当于python代码的js代码，以便对像numpy.std(rgb_channel)这样的图像执行一些操作。图像的加载和数据的获取由opencv.js ()完成。目前，我坚持写这段代码：numpy.std(image, axis=2)，它计算图像的rgb通道的标准偏差。
我的问题是:为了用javascript编写这段代码，我应该使用numjs节点模块吗？下面是numjs中</em
浏览 0提问于2019-12-12得票数 1
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使用Python，假设我正在运行已知数量的条目I，并且能够计算处理每个t所需的时间，以及处理T所用的运行总时间和到目前为止c处理的条目数量。我目前正在计算平均的动态A = T / c，但这可能会造成偏差，比方说，单个项目需要非常长的处理时间(几秒而不是几毫秒)。
我想展示一个运行的标准差。我如何在不保留每个t的记录的情况下执行此操作
浏览 2提问于2011-04-05得票数 37
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我有一种叫PySpark DataFrame (而非大熊猫)的名字叫df，它很大，可以使用collect()。因此，下面给出的代码是无效的。它处理的数据量较小，但现在却失败了。import numpy as np
total = [] for p2,score in nb:mean = np.mean(total)
<
浏览 20提问于2017-12-27得票数 27
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我试图计算一些分布的标准差，并从两条路径中得到两个不同的结果。这对我来说没什么意义--有人能解释一下为什么会发生这种事吗？scipy.stats.binom(189, 100/189).std()0.50047821327986164
浏览 4提问于2012-12-02得票数 4
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