大约¶
- astropy.stats.circstd(data, axis=None, weights=None, method='angular')[源代码]¶
计算循环数据数组的循环标准差。
此处实施的标准偏差基于 [1], 这也是R包'CirStat'使用的相同方法 [2].
实现了两种方法:“角度”和“圆形”。前者定义为sqrt(2 * (1 - R)) and it is bounded in [0, 2* 圆周率]。后者被定义为sqrt(-2*ln(R))并且它在 [0,inf] .
在“CircStat”之后,用于获取标准偏差的默认方法是“angular”。
- 参数
- 返回
- circstdndarray或
角度或圆形标准偏差。
工具书类
- 1
P、 贝伦斯。”CircStat:一个用于循环统计的MATLAB工具箱。统计软件杂志,第31卷,第10期,2009年。
- 2
C、 阿古斯蒂内利,U.Lund“循环统计专题(2001)”中的循环统计。2015<https://cran.r-project.org/web/packages/CircStats/CircStats.pdf>
- 3
S、 R.Jammalamadaka,A.SenGupta.“循环统计专题”。多元分析系列,第5卷,2001年。
实例
>>> import numpy as np >>> from astropy.stats import circstd >>> from astropy import units as u >>> data = np.array([51, 67, 40, 109, 31, 358])*u.deg >>> circstd(data) <Quantity 0.57195022>
或者,使用“循环”方法:
>>> import numpy as np >>> from astropy.stats import circstd >>> from astropy import units as u >>> data = np.array([51, 67, 40, 109, 31, 358])*u.deg >>> circstd(data, method='circular') <Quantity 0.59766999>