Python計算標準差之numpy.std和torch.std的區(qū)別
更新時間：2022年08月19日 15:09:17 作者：little?student
Torch自稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的numpy,它會將torch產(chǎn)生的tensor放在GPU中加速運算,就像numpy會把array放在CPU中加速運算,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python?Numpy計算標準差之numpy.std和torch.std區(qū)別的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
輸入：
[1.0000, -1.0000, 3.0000]
課本中的標準差計算公式：
按照上述公式計算：
Numpy中的std計算：
import numpy as np tm = np.array([1.0000, -1.0000, 3.0000]) ddd = np.std(tm) print(ddd)
1.632993161855452
可以看出Numpy中的計算結(jié)果與課本中的公式計算出來的結(jié)果是一致的。
Torch中的std計算：
tm = torch.tensor([1.0000, -1.0000, 3.0000]) ddd = torch.std(tm) print(ddd)
tensor(2.)
計算出來的結(jié)果是2，與Numpy中的計算結(jié)果是不相同的。
查看torch.std的參數(shù)：
torch.std默認設(shè)置了unbiased=True。此時計算標準差的公式則使用貝塞爾校正 的方法：
可以看出貝塞爾校正的標準差最后除以n - 1。
可以看出確實計算出來的結(jié)果是2.
至于為何使用n-1，這里不做過多介紹，建議參考：貝塞爾校正。
附：貝塞爾校正
貝塞爾校正，指的是樣本方差
前面的系數(shù)1/n-1
這就是這個系數(shù)的原理
注：設(shè)置torch.std中的unbiased=False，則與Numpy中的std的結(jié)果相同的。
總結(jié)：
Numpy中的std計算與課本中的計算方式相同，都是除的是樣本數(shù)量n。
Torch中的std計算默認使用的是unbiased=True即貝塞爾校正，除的是樣本數(shù)量n-1。
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