标準差：标準差（standard deviation，SD），又稱均方差，是衡量一組數據離散程度的統計量，其值為方差的算術平方根。
統計學解釋總體的标準差計算公式如下：
樣本的标準差計算公式如下：
定義測試數組
data_test=[1,2,3]
總體方差、樣本方法計算函數
import numpy # 計算總體方差 def variance_population(data): mean=numpy.mean(data) deviation=0 for i in data: deviation =(i-mean)**2 return deviation/len(data) #計算樣本方差 def variance_sample(data): mean=numpy.mean(data) deviation=0 for i in data: deviation =(i-mean)**2 return deviation/(len(data)-1)
方差計算函數詳見：Python統計學-006：描述統計-方差
計算總體标準差
import math print(math.sqrt(variance_population(data_test)))
結果
0.816496580927726
計算樣本标準差
import math print(math.sqrt(variance_sample(data_test)))
結果
1.0
調用numpy的std方法計算總體标準差
import numpy print(numpy.std(data_test,ddof=0))
結果
0.816496580927726
調用numpy的std方法計算樣本标準差
import numpy print(numpy.std(data_test,ddof=1))
結果
1.0
y=math.sqrt(x) #調用Math的sqrt方法，求x的算術平方根y
作者：長行
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