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這篇文章將為大家詳細講解有關python中方差和標準差有什么區別，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言，其最初的設計是用于編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開發獨立的項目和大型項目。
一、標準差的概念
標準差也被稱為標準偏差，在中文環境中又常稱均方差，是數據偏離均值的平方和平均后的方根，用σ \sigmaσ表示
標準差是方差的算術平方根。
標準差能反映一個數據集的離散程度。
二、方差的概念
方差是在概率論和統計方差衡量隨機變量或一組數據時離散程度的度量，方差越大，說明隨機變量取值越離散。
方差在統計描述和概率分布中有不同的定義和計算公式。
三、方差和標準差的區別
因為方差有平方項，導致維度倍數變化，與我們要處理的數據的維度不一致，還有額外的平方。雖然它能很好地描述數據與均值之間的偏離程度，但處理結果并不符合我們的直觀思維。比如身高(cm)的方差變成了身高的平方，不能直接反映身高(cm)的偏離程度。標準差的根號偏移了平方，這樣描述數據和均值之間的偏離程度就可以相對直觀。在描述波動范圍時，標準差比方差更方便。標準差越小，這些值與平均值的偏差越小，反之亦然。
python代碼
# -*- coding: utf-8 -*- import math def get_standard_deviation(records): """ 標準差 == 均方差 """ variance = get_variance(records) return math.sqrt(variance)
關于python中方差和標準差有什么區別就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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