lis的标准差

Question

我想找出1，2，…的平均值和标准差，。。。几个（Z）列表的数字。例如，我有

A_rank=[0.8,0.4,1.2,3.7,2.6,5.8]
B_rank=[0.1,2.8,3.7,2.6,5,3.4]
C_Rank=[1.2,3.4,0.5,0.1,2.5,6.1]
# etc (up to Z_rank )...

现在我要取*_Rank[0]的平均值和标准值，以及*_Rank[1]的平均值和标准值等 （即：所有（A..Z）排名表中第一位的平均数和标准差；
所有（A..Z）排名表中第二位的平均值和标准差；
第三位的平均数和性病…；等）。

Answer 1

下面是一些纯Python代码，可以用来计算平均值和标准偏差。

下面的所有代码都基于Python 3.4+中的^{}模块。

def mean(data):
    """Return the sample arithmetic mean of data."""
    n = len(data)
    if n < 1:
        raise ValueError('mean requires at least one data point')
    return sum(data)/n # in Python 2 use sum(data)/float(n)

def _ss(data):
    """Return sum of square deviations of sequence data."""
    c = mean(data)
    ss = sum((x-c)**2 for x in data)
    return ss

def stddev(data, ddof=0):
    """Calculates the population standard deviation
    by default; specify ddof=1 to compute the sample
    standard deviation."""
    n = len(data)
    if n < 2:
        raise ValueError('variance requires at least two data points')
    ss = _ss(data)
    pvar = ss/(n-ddof)
    return pvar**0.5

注意：为了提高对浮点数求和时的精度，statistics模块使用自定义函数_sum，而不是我在其位置使用的内置函数sum。

现在我们有一个例子：

>>> mean([1, 2, 3])
2.0
>>> stddev([1, 2, 3]) # population standard deviation
0.816496580927726
>>> stddev([1, 2, 3], ddof=1) # sample standard deviation
0.1

Answer 2

因为Python 3.4/PEP450在标准库中有一个^{}，它有一个method ^{}用于计算像您这样的iterables的标准偏差：

>>> A_rank = [0.8, 0.4, 1.2, 3.7, 2.6, 5.8]
>>> import statistics
>>> statistics.stdev(A_rank)
2.0634114147853952

Answer 3

我将A_Rank等放入一个2DNumPy数组，然后使用^{}和^{}计算平均值和标准偏差：

In [17]: import numpy

In [18]: arr = numpy.array([A_rank, B_rank, C_rank])

In [20]: numpy.mean(arr, axis=0)
Out[20]: 
array([ 0.7       ,  2.2       ,  1.8       ,  2.13333333,  3.36666667,
        5.1       ])

In [21]: numpy.std(arr, axis=0)
Out[21]: 
array([ 0.45460606,  1.29614814,  1.37355985,  1.50628314,  1.15566239,
        1.2083046 ])