scipy.stats.mstats.

變異數#

scipy.stats.mstats.variation(a, axis=0, ddof=0)[原始碼]#

計算變異係數。

變異係數是標準差除以平均值。此函數等效於

np.std(x, axis=axis, ddof=ddof) / np.mean(x)

ddof 的預設值為 0，但變異係數的許多定義使用無偏樣本變異數的平方根作為樣本標準差，這對應於 ddof=1。

參數:

aarray_like: 輸入陣列。
axisint 或 None，可選: 計算變異係數的軸。預設值為 0。如果為 None，則計算整個陣列 a。
ddofint，可選: Delta 自由度。預設值為 0。

回傳值:

variationndarray: 沿請求軸計算的變異數。

註解

有關 variation 的更多詳細資訊，請參閱 scipy.stats.variation。

範例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats.mstats import variation
>>> a = np.array([2,8,4])
>>> variation(a)
0.5345224838248487
>>> b = np.array([2,8,3,4])
>>> c = np.ma.masked_array(b, mask=[0,0,1,0])
>>> variation(c)
0.5345224838248487

在上面的範例中，可以看出這與 scipy.stats.variation 的運作方式相同，除了 ‘stats.mstats.variation’ 忽略遮罩陣列元素。