scipy.stats.tstd¶

scipy.stats.tstd(a, limits=None, inclusive=(True, True), axis=0, ddof=1)[源代码]¶

计算修剪后的样本标准偏差。

此函数查找给定值的样本标准差，忽略给定值之外的值 limits 。

参数

aarray_like: 值的数组。
limits无或(下限、上限)，可选: 输入数组中小于下限或大于上限的值将被忽略。当Limits为None时，则使用所有值。元组中的任一极限值也可以为无，表示半开间隔。默认值为None。
inclusive(布尔值、布尔值)，可选: 由(下标志，上标志)组成的元组。这些标志确定是否包含恰好等于下限或上限的值。默认值为(True，True)。
axis整型或无型，可选: 要沿其运行的轴。默认值为0。如果没有，则对整个阵列进行计算 a 。
ddof整型，可选: 增量自由度。默认值为1。

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注意事项

tstd 计算无偏样本标准偏差，即使用校正因子 n / (n - 1) 。

示例

>>> from scipy import stats
>>> x = np.arange(20)
>>> stats.tstd(x)
5.9160797830996161
>>> stats.tstd(x, (3,17))
4.4721359549995796

scipy.stats.tmax

scipy.stats.tsem