前言：
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统计学解释
总体的标准差计算公式如下：
样本的标准差计算公式如下：
实现代码
定义测试数组
data_test=[1,2,3]
总体方差、样本方法计算函数
import numpy# 计算总体方差def variance_population(data): mean=numpy.mean(data) deviation=0 for i in data: deviation+=(i-mean)**2 return deviation/len(data)#计算样本方差def variance_sample(data): mean=numpy.mean(data) deviation=0 for i in data: deviation+=(i-mean)**2 return deviation/(len(data)-1)
方差计算函数详见：Python统计学-006：描述统计-方差
计算总体标准差
import mathprint(math.sqrt(variance_population(data_test)))
结果
0.816496580927726
计算样本标准差
import mathprint(math.sqrt(variance_sample(data_test)))
结果
1.0
调用numpy的std方法计算总体标准差
import numpyprint(numpy.std(data_test,ddof=0))
结果
0.816496580927726
调用numpy的std方法计算样本标准差
import numpyprint(numpy.std(data_test,ddof=1))
结果
1.0代码解释
y=math.sqrt(x) #调用Math的sqrt方法，求x的算术平方根y
作者：长行
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