Python Numpy.std() - Fonction d'écart type
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Syntaxe de
numpy.std() -
Exemples de codes:
numpy.std()avec un tableau 1-D -
Exemples de codes:
numpy.std()avec tableau 2D -
Exemples de codes:
numpy.std()avecdtypespécifié
La fonction Numpy.std() calcule l’écart type du tableau donné le long de l’axe spécifié.
Syntaxe de numpy.std()
numpy.std(arr, axis=None, dtype=float64)
Paramètres
arr |
array_like tableau d’entrée pour calculer l’écart type |
axis |
None, int or tuple of int Axis along which the standard deviation is computed. axis=0 means standard deviation computed along the column, axis=1 means standard deviation along the row. It treats the multiple dimension array as a flattened list if axis is not given. |
dtype |
dtype or None Data type used during the calcuation of the standard deviation. |
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Il retourne l’écart type du tableau donné, ou un tableau avec l’écart type le long de l’axe spécifié.
Exemples de codes: numpy.std() avec un tableau 1-D
Lorsque le tableau Python 1-D est l’entrée, la fonction Numpy.std() calcule l’écart type de toutes les valeurs du tableau.
import numpy as np
arr = [10, 20, 30]
print("1-D array :", arr)
print("Standard Deviation of arr is ", np.std(arr))
Production:
1-D array : [10, 20, 30]
Standard deviation of arr is 8.16496580927726
Ici, le tableau 1-D a les éléments de 10, 20 et 30; par conséquent, la valeur dans le DataFrame renvoyé est l’écart-type sans affecter aucune information d’axe.
Exemples de codes: numpy.std() avec tableau 2D
import numpy as np
arr = [[10, 20, 30], [3, 50, 5], [70, 80, 90], [100, 110, 120]]
print("Two Dimension array :", arr)
print("SD of with no axis :", np.std(arr))
print("SD of with axis along column :", np.std(arr, axis=0))
print("SD of with axis aong row :", np.std(arr, axis=1))
Production:
Two Dimension array : [[10, 20, 30], [3, 50, 5], [70, 80, 90], [100, 110, 120]]
SD of with no axis : 41.21960159384798
SD of with axis along column : [40.73312534 33.54101966 45.87687326]
SD of with axis aong row : [ 8.16496581 21.6999744 8.16496581 8.16496581]
np.std(arr) traite le tableau d’entrée comme le tableau aplati et calcule l’écart type de ce tableau aplati 1D.
np.std(arr, axe = 0) calcule l’écart type le long de la colonne. Il retourne [40.73312534 33.54101966 45.87687326] comme écart-type de chaque colonne du tableau d’entrée.
np.std(arr, axe = 1) calcule l’écart type le long de la ligne. Il retourne [8.16496581 21.6999744 8.16496581 8.16496581] comme écart-type de chaque ligne du tableau d’entrée.
Exemples de codes: numpy.std() avec dtype spécifié
import numpy as np
arr = [10, 20, 30]
print("Single Dimension array :", arr)
print("SD of Single Dimension array :", np.std(arr))
print("SD value with float32 data :", np.std(arr, dtype=np.float32))
print("SD value with float64 data :", np.std(arr, dtype=np.float64))
Production:
Single Dimension array : [10, 20, 30]
SD of Single Dimension array : 8.16496580927726
SD value with float32 data : 8.164966
SD value with float64 data : 8.16496580927726
Si le paramètre dtype est donné dans la fonction numpy.std() , il utilise le type de données spécifié lors du calcul de l’écart-type.
Il est évident de remarquer que l’écart-type a une résolution inférieure si nous affectons dtype à float32 plutôt qu’à float64.
