scipy.stats.variation¶
- scipy.stats.variation(a, axis=0, nan_policy='propagate', ddof=0)[源代码]¶
计算变异系数。
变异系数是标准差除以平均值。此函数相当于：
np.std(x, axis=axis, ddof=ddof) / np.mean(x)
的默认设置
ddof为0，但变异系数的许多定义使用样本标准偏差的无偏样本方差的平方根，其对应于ddof=1。- 参数
- aarray_like
输入数组。
- axis整型或无型，可选
要沿其计算变异系数的轴。默认值为0。如果没有，则对整个阵列进行计算 a 。
- nan_policy{‘Propagate’，‘RAISE’，‘OMIT’}，可选
定义输入包含NaN时的处理方式。以下选项可用(默认值为‘Propagate’)：
‘Propagate’：返回NaN
“raise”：引发错误
‘omit’：执行计算时忽略NaN值
- ddof整型，可选
增量自由度。默认值为0。
- 退货
- variationndarray
沿请求的轴计算的变化。
参考文献
- 1
Zvelinger，D.和Kokoska，S.(2000)。CRC标准概率和统计表和公式。查普曼与霍尔：纽约。2000年。
示例
>>> from scipy.stats import variation >>> variation([1, 2, 3, 4, 5]) 0.47140452079103173