我有一個數據集數組A。 A是n × 2。它可以繪製在x和y軸上。 A[:,1]得到我所有的Y值ans A[:,0]得到我所有的x值。numpy獲得數據集之間的std
現在，我有一些其他類似於A的數據集陣列。這些相似陣列的X值是相同的。我如何計算數據集的標準偏差？每個X應該有一個std值。最後，我的結果std的長度應該是n。
我可以用循環手動方式做到這一點，但我不知道如何使用NumPy以pythonic和簡單的方式做到這一點。
這裏有一些樣本數據：
A=[[0,2.54],[1,254.5],[2,-43]]
B=[[0,3.34],[1,154.5],[2,-93]]
std_Array=[std(2.54,3.54),std(254.5,154.5),std(-43,-93)]
難道這還不夠Python的？
std_Array = numpy.std((A,B), axis = 0)[:,1]
假設你的數組都是相同的形狀，它們在列表中。然後獲得每個的第一列的標準偏差可以做
arrays = [np.random.rand(10, 2) for _ in range(8)]
np.dstack(arrays).std(axis=0)[0]
這堆2-d陣列成3 d陣列的然後採取沿着第一軸的std，給人一種2×8 （數組的數量）。結果的第一行是std。開發者。在8組x值中。 如果您發佈一些示例數據，或許我們可以提供更多幫助。
li_arr = [np.array(x)[: , 1] for x in [A , B]]
這將產生specifi列numpy的陣列，你要添加的結果將是
[array([ 2.54, 254.5 , -43. ]), array([ 3.34, 154.5 , -93. ])]
然後你一疊使用column_stack
arr = np.column_stack(li_arr)
值，這將是這個結果堆疊
array([[ 2.54, 3.34],
[ 254.5 , 154.5 ],
[ -43. , -93. ]])
然後最後
np.std(arr , axis = 1)
您應該發佈一些示例數據，輸入和預期輸出。你說你的結果應該是長度n，是因爲有n個數組？這是否與A的長度相同？您是否想要每個數組的x值的std。如果你有一個數組列表，你可以使用'np.dstack'來創建一個3D數組，然後取出std。沿着適當的軸 – JoeCondron
ddf = 0的np.std（a，軸= None，dtype = None，out = None，ddof = 0，keepdims = False）是總體st。 dev ...與ddof = 1，它是示例標準開發。請注意，如果您有NaN，則具有與ddof選項相似的等效np.nanstd –