Python計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差之numpy.std和torch.std的區(qū)別
輸入：
[1.0000, -1.0000, 3.0000]
課本中的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式：
按照上述公式計(jì)算：
Numpy中的std計(jì)算：
import numpy as np tm = np.array([1.0000, -1.0000, 3.0000]) ddd = np.std(tm) print(ddd)
1.632993161855452
可以看出Numpy中的計(jì)算結(jié)果與課本中的公式計(jì)算出來(lái)的結(jié)果是一致的。
Torch中的std計(jì)算：
tm = torch.tensor([1.0000, -1.0000, 3.0000]) ddd = torch.std(tm) print(ddd)
tensor(2.)
計(jì)算出來(lái)的結(jié)果是2，與Numpy中的計(jì)算結(jié)果是不相同的。
查看torch.std的參數(shù)：
torch.std默認(rèn)設(shè)置了unbiased=True。此時(shí)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差的公式則使用貝塞爾校正 的方法：
可以看出貝塞爾校正的標(biāo)準(zhǔn)差最后除以n - 1。
可以看出確實(shí)計(jì)算出來(lái)的結(jié)果是2.
至于為何使用n-1，這里不做過(guò)多介紹，建議參考：貝塞爾校正。
附：貝塞爾校正
貝塞爾校正，指的是樣本方差
前面的系數(shù)1/n-1
這就是這個(gè)系數(shù)的原理
注：設(shè)置torch.std中的unbiased=False，則與Numpy中的std的結(jié)果相同的。
總結(jié)：
Numpy中的std計(jì)算與課本中的計(jì)算方式相同，都是除的是樣本數(shù)量n。
Torch中的std計(jì)算默認(rèn)使用的是unbiased=True即貝塞爾校正，除的是樣本數(shù)量n-1。
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