numpy.nanstd

numpy.nanstd(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=<no value>)[source]

Вычислить стандартное отклонение по указанной оси, игнорируя значения NaN.

Возвращает стандартное отклонение, меру разброса распределения, элементов массива без NaN. Стандартное отклонение вычисляется для сплющенного массива по умолчанию, в противном случае по указанной оси.

Для срезков, состоящих только из NaN, или срезков с нулевой степенью свободы, возвращается NaN, и поднимается RuntimeWarning.

Введено в версии 1.8.0.

Параметры

aarray_like

Вычислить стандартное отклонение от значений без NaN.

axis{int, tuple of int, None}, optional

Ось или оси, по которым вычисляется стандартное отклонение. По умолчанию вычисляется стандартное отклонение для сплющенного массива.

dtypedtype, optional

Тип, используемый при вычислении стандартного отклонения. Для массивов целочисленного типа по умолчанию используется float64, для массивов плавающей точки – тот же, что и у массива.

outndarray, optional

Альтернативный массив вывода, в который помещается результат. Он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый вывод, но тип (вычисленных значений) будет преобразован при необходимости.

ddofint, optional

Означает Delta Degrees of Freedom. Делитель, используемый в расчетах, равен N - ddof, где N представляет количество элементов без NaN. По умолчанию ddof равно нулю.

keepdimsbool, optional

Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в качестве измерений с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться относительно исходного a.

Если это значение отличается от значения по умолчанию, оно передается как есть соответствующим функциям подклассов. Если у этих функций нет параметра keepdims, будет поднято исключение RuntimeError.

Возвращает

standard_deviationndarray, см. параметр dtype выше.

Если out равно None, возвращает новый массив, содержащий стандартное отклонение, в противном случае возвращает ссылку на выходной массив. Если ddof не меньше количества элементов без NaN в срезе или срез содержит только NaN, результат для этого среза равен NaN.

См. также

var, mean, std

nanvar, nanmean

Определение типа вывода

Примечания

Стандартное отклонение является квадратным корнем среднего из квадратов отклонений от среднего: std = sqrt(mean(abs(x - x.mean())**2)).

Среднее квадратическое отклонение обычно вычисляется как x.sum() / N, где N = len(x). Однако, если ddof задано, вместо этого используется делитель N - ddof. В стандартной статистической практике ddof=1 обеспечивает несмещённую оценку дисперсии бесконечной генеральной совокупности. ddof=0 обеспечивает оценку максимального правдоподобия дисперсии для нормально распределённых переменных. Стандартное отклонение, вычисляемое в этой функции, является квадратным корнем из оценочной дисперсии, поэтому даже при ddof=1, это не будет несмещённой оценкой стандартного отклонения.

Обратите внимание, что для комплексных чисел std берёт абсолютное значение перед возведением в квадрат, так что результат всегда вещественный и неотрицательный.

Для входных данных с плавающей точкой стандартное отклонение вычисляется с той же точностью, что и у входных данных. В зависимости от входных данных это может привести к неточным результатам, особенно для float32 (см. пример ниже). Использование накопителя с большей точностью с помощью ключевого слова dtype может смягчить эту проблему.

Примеры

>>> a = np.array([[1, np.nan], [3, 4]])
>>> np.nanstd(a)
1.247219128924647
>>> np.nanstd(a, axis=0)
array([1., 0.])
>>> np.nanstd(a, axis=1)
array([0.,  0.5]) # may vary