Стандартное отклонение числа между n строками и n столбцами 3 массивов

Question

Стандартное отклонение числа между n строками и n столбцами 3 массивов

1

Я хочу найти стандартное отклонение каждые 3 значения каждого массива с numpy

Например, у меня есть массив следующим образом:

dcc = [[1 2 3 4 5 6 7 8 9] [11 22 33 44 55 66 77 88 99][0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]]

Я хочу найти стандартное отклонение каждые 3 значения каждого массива. В основном на выходе первое значение будет стандартным отклонением "1 2 3 11 22 33 0,1 0,2 0,3", а второе значение будет стандартным отклонением "4 5 6 44 55 66 0,4 0,5 0,6" и так далее.

Я пробовал много вещей, но любой из них, похоже, не работает. Пожалуйста помоги.

Anand parejiya 26 июль 2018, в 19:11

Источник

0

Можете ли вы привести примеры того, что вы пробовали?
Green Cloak Guy 26 июль 2018, в 16:21
0

У меня есть все три списка, объединенные в dcc, я попытался взять стандартное отклонение по 3 осям следующим образом, что не сработало standard_dev = np.std (dcc, axis = [0,1,2], ddof = 1)
Anand parejiya 26 июль 2018, в 16:27
0

У меня есть все три списка, объединенные в dcc, который выглядит так: dcc = [[1 2 3 4 5 6 7 8 9] [11 22 33 44 55 66 77 88 99] [0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9]] .Я попытался взять стандартное отклонение по 3 осям следующим образом, который не сработал standard_dev = np.std (dcc, axis = [0,1,2], ddof = 1)
Anand parejiya 26 июль 2018, в 16:34
1

Во- первых, это numpy массивы, а не списки. Во-вторых, вы не организовали их в топоры; скорее, вы просите принять std реорганизованные ломтики массивов. Посмотрите, как нарезать и рекомбинировать массивы, чтобы получить данные в нужной форме.
Prune 26 июль 2018, в 16:34
0

Спасибо за исправления. Я знаю, что должен нарезать и переставлять массивы, а затем рекомбинировать их так, чтобы я получал необходимые элементы в одном массиве, а затем я мог просто узнать стандартное отклонение. Единственная проблема заключается в том, что я не могу найти способ эффективно выполнить срез-перестановку-рекомбинацию. Любая помощь будет оценена.
Anand parejiya 26 июль 2018, в 19:31

Показать ещё 3 комментария

Теги:

python

python-3.x

standard-deviation

1 ответ

Ещё вопросы

Можете ли вы привести примеры того, что вы пробовали?
У меня есть все три списка, объединенные в dcc, я попытался взять стандартное отклонение по 3 осям следующим образом, что не сработало standard_dev = np.std (dcc, axis = [0,1,2], ddof = 1)
У меня есть все три списка, объединенные в dcc, который выглядит так: dcc = [[1 2 3 4 5 6 7 8 9] [11 22 33 44 55 66 77 88 99] [0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9]] .Я попытался взять стандартное отклонение по 3 осям следующим образом, который не сработал standard_dev = np.std (dcc, axis = [0,1,2], ddof = 1)
Во- первых, это numpy массивы, а не списки. Во-вторых, вы не организовали их в топоры; скорее, вы просите принять std реорганизованные ломтики массивов. Посмотрите, как нарезать и рекомбинировать массивы, чтобы получить данные в нужной форме.
Спасибо за исправления. Я знаю, что должен нарезать и переставлять массивы, а затем рекомбинировать их так, чтобы я получал необходимые элементы в одном массиве, а затем я мог просто узнать стандартное отклонение. Единственная проблема заключается в том, что я не могу найти способ эффективно выполнить срез-перестановку-рекомбинацию. Любая помощь будет оценена.

Hamidreza · Accepted Answer · 2018-07-26T18-00-00.000Z

Надеюсь, я правильно понял ваш вопрос;

import numpy as np

dcc = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],[11, 22 ,33, 44, 55, 66,77, 88,99],\
            [0.1, 0.2,0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 ,0.9]])

my_stds=[np.std(np.concatenate(dcc.reshape(3, 3, 3)[:,i]), axis=0) for i in range(len(dcc))]
my_stds
>>> [11.167910378500638, 25.242204517214596, 39.860451020473356]