数据如下：
二、详解计算均值和标准差
初始化一个简单的矩阵：
a = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
a
分别计算整体的均值...、每一列的均值和每一行的均值：
print("整体的均值：", np.mean(a)) # 整体的均值
print("每一列的均值：", np.mean(a, axis=0))...# 每一列的均值
print("每一行的均值：", np.mean(a, axis=1)) # 每一行的均值
分别计算整体的标准差、每一列的标准差和每一行的标准差：
print("整体的方差..., np.std(a, axis=1)) # 每一行的标准差
结果如下：
三、实践：CRITIC权重法计算变异系数
导入需要的依赖库：
import numpy as np
import pandas...：
发现结果与文档不一致：
原因：numpy默认是除以样本数，求的是母体标准差；而除以样本-1，得到的才是样本标准差，这时设置参数 ddof=1 即可！
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