Python - `statistics.stdev()` 在 Numpy 数组上的行为

Question

我有一个 Numpy 数组，我想使用 statistics.stdev() 来计算它的标准差。这个操作的输出有点出乎意料。

import numpy as np
from statistics import stdev, pstdev

>>> a = np.array([0, 1, 2, 3])
>>> stdev(a)
1.0

这既不是样本标准差

>>> stdev([0, 1, 2, 3])
1.2909944487358056

也不是总体标准差

>>> pstdev([0, 1, 2, 3])
1.118033988749895

我想知道statistics.stdev() 是否不应该与 Numpy 数组一起使用，还是有一些潜在的机制导致了这种行为？

请注意，np.std() 适用于列表和 Numpy 数组。

>>> np.std([0, 1, 2, 3])
1.118033988749895
>>> np.std(np.array([0, 1, 2, 3]))
1.118033988749895

两者都按预期给出总体标准差。

Answer 1

发生这种情况是因为数字的type，list 中的数字类型是 float64，但 numpy.array 中的数字类型是 int64，您可以使用 list将NumPy.array 中的dtype 更改为float64，如下所示：

>>> a = np.array([0, 1, 2, 3])
>>> a.dtype
dtype('int64')
>>> statistics.stdev(a)
1.0

>>> a = np.array([0, 1, 2, 3], dtype=float)
>>> a.dtype
dtype('float64')
>>> statistics.stdev(a)
1.2909944487358056

>>> statistics.stdev([0, 1, 2, 3])
1.2909944487358056