sciPy stats.tstd()函数| Python
原文:https://www.geesforgeks.org/scipy-stats-tstd-function-python/
scipy.stats.tstd(array, limits=None, inclusive=(True, True)) 计算数组元素沿数组指定轴的修剪标准差。
是公式–
参数: 数组:输入数组或具有计算修剪标准差元素的对象。 轴:轴，沿该轴计算修剪后的标准偏差。默认情况下，轴= 0。 限值:数组的下限和上限要考虑，小于下限或大于上限的值将被忽略。如果限制为无[默认值]，则使用所有值。
返回:根据设置的参数对数组元素的标准偏差进行修剪。
代码#1:
# Trimmed Standard Deviation
from scipy import stats
import numpy as np
# array elements ranging from 0 to 19
x = np.arange(20)
print("Trimmed Standard Deviation :", stats.tstd(x))
print("\nTrimmed Standard Deviation by setting limit : ",
stats.tstd(x, (2, 10)))
Output:
Trimmed Standard Deviation : 5.9160797831
Trimmed Standard Deviation by setting limit : 2.73861278753
代码#2: 多维数据，轴()工作
# Trimmed Standard Deviation
from scipy import stats
import numpy as np
arr1 = [[1, 3, 27],
[5, 3, 18],
[17, 16, 333],
[3, 6, 82]]
# using axis = 0
print("Trimmed Standard Deviation is with default axis = 0 : \n",
stats.tstd(arr1, axis = 1))
Output:
Trimmed Standard Deviation is with default axis = 0 :
94.0423824505
