Python statistics.stdev() 函数

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Python 的 **statistics.stdev()** 函数计算样本数据的标准差。

在统计学中，标准差是离散程度的度量。它量化了数据值的变异性。此函数与方差非常相似，但方差提供的是离散值。

标准差的低度量表明数据分布较少，而高值则相反。标准差的数学表示如下：

语法

以下是 **statistics.stdev()** 函数的基本语法：

statistics.stdev([data-set], xbar)

参数

• **data - set:** 这些值可以用作任何序列、列表和迭代器。
• **xbar:** 这是数据集的可选平均值。

返回值

此函数返回给定值的实际标准差，即作为参数传递的值。

示例 1

在下面的示例中，我们使用 **statistics.stdev()** 函数创建给定数据集的标准差。

import statistics
x = [2, 4, 6, 8, 10]
y = statistics.stdev(x)
print("Standard Deviation of the sample is %s " % x)

输出

结果如下所示：

Standard Deviation of the sample is [2, 4, 6, 8, 10] 

示例 2

现在，我们通过使用 **statistics.stdev()** 函数导入分数来演示标准差。

from statistics import stdev
from fractions import Fraction as fr 
x = (1, 2, 3, 4, 5)
y = (-3, -4, -9, -3, -2)
z = (2.2, 1.23, 3.54, 0.23, 4.5)
print("The Standard Deviation of x is % s" %(stdev(x)))
print("The Standard Deviation of y is % s" %(stdev(y)))
print("The Standard Deviation of z is % s" %(stdev(z)))

输出

这将产生以下结果：

The Standard Deviation of x is 1.5811388300841898
The Standard Deviation of y is 2.7748873851023217
The Standard Deviation of z is 1.7182403789924157

示例 3

在这里，我们使用 **statistics.stdev()** 函数查找方差和标准差的结果之间的差异。

import statistics
x = [2, 4, 5, 6, 7]
print("Standard Deviation of the sample is % s" %(statistics.stdev(x)))
print("Variance of the sample is % s" %(statistics.stdev(x)))

输出

输出如下：

Standard Deviation of the sample is 1.9235384061671346
Variance of the sample is 1.9235384061671346

示例 4

在下面的示例中，我们使用 **statistics.stdev()** 函数使用 xbar 参数。

import statistics
x = (1, 2.3, 4.05, 1.9, 2.2)
y = statistics.mean(x)
print("Standard Deviation of sample is % s" %(statistics.stdev(x, xbar = y)))

输出

我们将获得以下输出：

Standard Deviation of sample is 1.1092790451459902

示例 5

以下示例阐述了使用 **statistics.stdev()** 函数的 StaticError。

import statistics
x = [4]
print(statistics.stdev(x))

输出

这将产生以下输出：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/cg/root/67654/main.py", line 3, in <module>
    print(statistics.stdev(x))
  File "/usr/lib/python3.10/statistics.py", line 828, in stdev
    var = variance(data, xbar)
  File "/usr/lib/python3.10/statistics.py", line 767, in variance
    raise StatisticsError('variance requires at least two data points')
statistics.StatisticsError: variance requires at least two data points