用 numpy 计算估计方差导致无效值遇到错误答案

【问题标题】：estimated variance calculation with numpy cause an invalid value encountered error用 numpy 计算估计方差导致无效值遇到错误
【发布时间】：2020-03-30 20:19:15
【问题描述】：

当尝试根据样本数计算某些数据的样本均值时（首先针对 1 个样本，然后针对 2 个样本，依此类推...）我遇到了这个问题：

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py:3584: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice
  **kwargs)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/_methods.py:209: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
  ret = ret.dtype.type(ret / rcount)

在数据数组上使用 numpy 函数“np.var()”时。

我唯一的功能是这个：

def estimate_var(lam, n):
    np.random.seed(7)
    data = np.random.exponential(scale=1/lam, size=n)
    new_data = [np.var(data[:index + 1], ddof=1) for index in range(len(data))]
    return new_data

（第 4 行导致问题）

【问题讨论】：

标签： python numpy plotnine

【解决方案1】：

这不是错误，而是警告。您收到警告是因为您正在获取一个数组的方差 (np.var)，该数组只有 1 个不存在的值。

当index=0 在您的列表理解开始时，您将采用data[:0+1] 的方差，这只是一个值。

如果您想获取数据的方差，那么只需执行np.var(data)

【讨论】：