maxframe.tensor.nanstd#

maxframe.tensor.nanstd(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=None)[源代码]#

计算沿指定轴的标准差，同时忽略 NaN。

返回非 NaN tensor 元素的标准差，即分布的离散程度。默认情况下计算展平后的 tensor 的标准差，否则在指定轴上计算。

对于全为 NaN 的切片或自由度为零的切片，返回 NaN 并发出 RuntimeWarning 警告。

参数:

  • a (array_like) -- 计算非 NaN 值的标准差。

  • axis (int, optional) -- 计算标准差的轴。默认计算展平后的 tensor 的标准差。

  • dtype (dtype, optional) -- 计算标准差时使用的类型。对于整数类型的 tensor，默认为 float64，对于浮点类型的 tensor 则与 tensor 类型相同。

  • out (Tensor, optional) -- 用于存放结果的替代输出 tensor。它必须与预期输出具有相同的形状，但类型（计算值的类型）在必要时会被转换。

  • ddof (int, optional) -- 表示 Delta 自由度。计算时使用的除数是 N - ddof，其中 N 表示非 NaN 元素的数量。默认 ddof 为 0。

  • keepdims (bool, optional) -- 如果设置为 True，则在结果中保留被缩减的轴，其大小为 1。使用此选项时，结果将能正确广播到原始 a。如果该值不是默认值，则会原样传递给子类的相关函数。如果这些函数没有 keepdims 参数，则会引发 RuntimeError。

返回:

standard_deviation -- 如果 out 为 None，返回包含标准差的新数组；否则返回输出 tensor 的引用。如果 ddof 大于等于切片中非 NaN 元素的数量或切片仅包含 NaN，则该切片的结果为 NaN。

返回类型:

ndarray, see dtype parameter above.

参见

var, mean, std, nanvar, nanmean

备注

标准差是均值偏离平方的平均值的平方根：std = sqrt(mean(abs(x - x.mean())**2))。

通常平方偏差的平均值计算为 x.sum() / N，其中 N = len(x)。但如果指定了 ddof，则使用除数 N - ddof。在标准统计实践中，ddof=1 提供了无限总体方差的无偏估计，ddof=0 提供了正态分布变量方差的最大似然估计。此函数中计算的标准差是估计方差的平方根，因此即使 ddof=1，它本身也不是标准差的无偏估计。

注意，对于复数，std 在平方前会取绝对值，因此结果始终为实数且非负。

对于浮点数输入，std 使用与输入相同的精度进行计算。根据输入数据，这可能导致结果不准确，特别是对于 float32（见下面的示例）。通过使用 dtype 关键字指定更高精度的累加器可以缓解此问题。

示例

>>> import maxframe.tensor as mt

>>> a = mt.array([[1, mt.nan], [3, 4]])
>>> mt.nanstd(a).execute()
1.247219128924647
>>> mt.nanstd(a, axis=0).execute()
array([ 1.,  0.])
>>> mt.nanstd(a, axis=1).execute()
array([ 0.,  0.5])