numpy.nanstd#

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

计算指定轴上的标准差，同时忽略 NaN 值。

返回非 NaN 数组元素的标准差，这是衡量分布离散程度的指标。默认情况下，标准差是针对展平的数组计算的，否则是针对指定的轴进行计算。

对于所有 NaN 的切片或自由度为零的切片，返回 NaN 并发出 RuntimeWarning 警告。

参数:
aarray_like

计算非 NaN 值的标准差。

axis{int, tuple of int, None}, 可选

计算标准差的轴或多个轴。默认是计算展平数组的标准差。

dtypedtype, 可选

用于计算标准差的类型。对于整数类型的数组，默认是 float64；对于浮点类型的数组，则与数组类型相同。

outndarray, 可选

用于放置结果的替代输出数组。它必须与期望的输出具有相同的形状，但如果需要，计算值的类型将被转换。

ddof{int, float}, 可选

表示自由度差值。计算中使用的除数是 N - ddof，其中 N 表示非 NaN 元素的数量。默认情况下，ddof 为零。

keepdimsbool, 可选

如果设置为 True，则被缩减的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将与原始的 a 正确广播。

如果此值不是默认值，则会按原样传递给子类的相关函数。如果这些函数没有 keepdims 关键字参数，将引发 RuntimeError。

wherearray_like of bool, 可选

要包含在标准差计算中的元素。参见 reduce 了解详情。

1.22.0 版本新增。

meanarray_like, 可选

提供均值以防止其重复计算。该均值应具有与使用 keepdims=True 计算时相同的形状。均值计算的轴应与调用此 std 函数时使用的轴相同。

2.0.0 版本新增。

correction{int, float}, 可选

与 Array API 兼容的 ddof 参数名称。两者只能同时提供一个。

2.0.0 版本新增。

返回:
标准差ndarray，参见上面的 dtype 参数。

如果 out 为 None，则返回包含标准差的新数组，否则返回对输出数组的引用。如果 ddof 大于等于切片中非 NaN 元素的数量，或者切片只包含 NaN，则该切片的结果为 NaN。

另请参见

var, mean, std
nanvar, nanmean
输出类型确定

注意事项

标准差是均方差的平方根：std = sqrt(mean(abs(x - x.mean())**2))。

平均平方差通常计算为 x.sum() / N，其中 N 表示非 NaN 元素的数量。但是，如果指定了 ddof，则使用除数 N - ddof。在标准统计实践中，ddof=1 提供了无限总体方差的无偏估计。ddof=0 提供了正态分布变量方差的最大似然估计。此函数中计算的标准差是估计方差的平方根，因此即使 ddof=1，它本身也不是标准差的无偏估计。

请注意，对于复数，std 在平方前取绝对值，因此结果始终是实数且非负。

对于浮点输入，std 使用与输入相同的精度进行计算。根据输入数据，这可能导致结果不准确，特别是对于 float32（参见下面的示例）。使用 dtype 关键字指定更高精度的累加器可以缓解此问题。

示例

>>> import numpy as np
>>> 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
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