2023年6月29日发(作者：)

python计算均值、⽅差、标准差Numpy，Pandas⽂章⽬录Python 中的 numpy 包 和 pandas 包都能够计算均值、⽅差等，本⽂总结⼀下它们的⽤法。1. Numpy 计算均值、⽅差、标准差⼀般的均值可以⽤ numpy 中的 mean ⽅法求得：>>> import numpy as np>>> a = [5, 6, 16, 9]>>> (a)9.0numpy 中的 average ⽅法不仅能求得简单平均数，也可以求出加权平均数。average ⾥⾯可以跟⼀个 weights 参数，⾥⾯是⼀个权数的数组，例如：>>> e(a)>>> 9.0>>> e(a, weights = [1, 2, 1, 1])>>> 8.4计算⽅差时，可以利⽤ numpy 中的 var 函数，默认是总体⽅差（计算时除以样本数 N），若需要得到样本⽅差（计算时除以 N - 1），需要跟参数 ddo f= 1，例如>>> import pnumpy as np>>> a = [5, 6, 16, 9]>>> (a) #

计算总体⽅差18.5>>> (a, ddof = 1) #

计算样本⽅差24.666666666666668>>> b = [[4, 5], [6, 7]]>>> b[[4, 5], [6, 7]]>>> (b) #

计算矩阵所有元素的⽅差1.25>>> (b, axis = 0) #

计算矩阵每⼀列的⽅差array([1., 1.])>>> (b, axis = 1) #

计算矩阵每⼀⾏的⽅差array([0.25, 0.25])计算标准差时，可以利⽤ numpy 中的 std 函数，使⽤⽅法与 var 函数很像，默认是总体标准差，若需要得到样本标准差，需要跟参数ddof =1，>>> import pnumpy as np>>> a = [5, 6, 16, 9]>>> (a) #

计算总体标准差4.313>>> (a, ddof = 1 ) #

计算样本标准差4.96655480858378>>> (b) #

计算矩阵所有元素的标准差1.118>>> (b, axis = 0) #

计算矩阵每⼀列的标准差array([1., 1.])>>> (b, axis = 1) #

计算矩阵每⼀列的标准差array([0.5, 0.5])2. Pandas 计算均值、⽅差、标准差对于 pandas ，也可以⽤⾥⾯的 mean 函数可以求得所有⾏或所有列的平均数，例如：>>> import pandas as pd>>> df = ame(([[85, 68, 90], [82, 63, 88], [84, 90, 78]]), columns=['统计学', '⾼数', '英语'], index=['张三', '李四', '王五'])>>> df统计学 ⾼数 英语张三 85 68 90李四 82 63 88王五 84 90 78>>> () #

显⽰每⼀列的平均数统计学 83.666667⾼数 73.666667英语 85.333333dtype: float64>>> (axis = 1) #

显⽰每⼀⾏的平均数张三 81.000000李四 77.666667王五 84.000000dtype: float64若要得到某⼀⾏或某⼀列的平均值，则可以使⽤ iloc 选取改⾏或该列数据，后⾯跟 mean 函数就能得到，例如：>>> df 统计学 ⾼数 英语张三 85 68 90李四 82 63 88王五 84 90 78>>> [0, :].mean() #

得到第 1

⾏的平均值81.0>>> [:, 2].mean() #

得到第 3

列的平均值85.33333333333333pandas 中的 var 函数可以得到样本⽅差（注意不是总体⽅差），std 函数可以得到样本标准差，若要得到某⼀⾏或某⼀列的⽅差，则也可⽤ iloc 选取某⾏或某列，后⾯再跟 var 函数或 std 函数即可，例如：>>> () #

显⽰每⼀列的⽅差统计学 2.333333⾼数 206.333333英语 41.333333dtype: float64>>> (axis = 1) #

显⽰每⼀⾏的⽅差张三 133.000000李四 170.333333王五 36.000000dtype: float64>>> () #

显⽰每⼀列的标准差统计学 1.527525⾼数 14.364308英语 6.429101dtype: float64>>> (axis = 1) #

显⽰每⼀⾏的标准差张三 11.532563李四 13.051181王五 6.000000dtype: float64>>> [0, :].std() #

显⽰第 1

⾏的标准差11.532562594670797>>> [:, 2].std() #

显⽰第 3

列的标准差6.4291