numpy . nantd()函数–Python
原文:https://www.geeksforgeeks.org/numpy-nanstd-function-python/
numpy.nanstd() 函数计算沿指定轴的标准偏差，而忽略 NaNs。
语法:numpy . nantd(arr，axis = None，dtype = None，out = None，ddof = 0，keepdims)
参数: arr:【array _ like】计算非 NaN 值的标准差。 轴: [{int，int 的元组，None}，可选]计算标准差的轴。 数据类型:【数据类型，可选】用于计算标准差的类型。对于整数类型的数组，默认值是 float64，对于浮点类型的数组，它与数组类型相同。 out:【n 数组，可选】放置结果的备选输出数组。 ddof:【int，可选】ddof 表示δ自由度。计算中使用的除数是 N–ddof，其中 N 代表非 NaN 元素的数量。默认情况下，ddof 为零。 保持尺寸:【布尔，可选】如果设置为真，则缩小的轴作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项，结果将根据原始 arr 正确广播。
返回:【标准差】如果 out 为 None，则返回包含标准差的新数组，否则返回对输出数组的引用。
代码#1 :
# Python program explaining
# numpy.nanstd() function
# importing numpy as geek
import numpy as geek
arr = geek.array([[1, 2], [geek.nan, 4]])
gfg = geek.nanstd(arr)
print (gfg)
输出:
1.247219128924647
代码#2 :
# Python program explaining
# numpy.nanstd() function
# importing numpy as geek
import numpy as geek
arr = geek.array([[1, 2], [geek.nan, 4]])
gfg = geek.nanstd(arr, axis = 0)
print (gfg)
输出:
[0\. 1.]
