numpy.std() en Python

numpy.std(arr, axis = None) : Calcule la desviación estándar de los datos dados (elementos de array) a lo largo del eje especificado (si corresponde).

La desviación estándar (SD) se mide como la dispersión de la distribución de datos en el conjunto de datos dado.

Por ejemplo :

x = 1 1 1 1 1 
Standard Deviation = 0 . 

y = 9, 2, 5, 4, 12, 7, 8, 11, 9, 3, 7, 4, 12, 5, 4, 10, 9, 6, 9, 4 
Step 1 : Mean of distribution 4 = 7
Step 2 : Summation of (x - x.mean())**2 = 178
Step 3 : Finding Mean = 178 /20 = 8.9 
This Result is Variance.
Step 4 : Standard Deviation = sqrt(Variance) = sqrt(8.9) = 2.983..

Parámetros:
arr: [array_like]array de entrada.
eje : [int o tuplas de int]eje a lo largo del cual queremos calcular la desviación estándar. De lo contrario, considerará que arr está aplanado (funciona en todos los ejes). axis = 0 significa SD a lo largo de la columna y axis = 1 significa SD a lo largo de la fila.
out : [ndarray, opcional]Diferente array en la que queremos colocar el resultado. La array debe tener las mismas dimensiones que la salida esperada.
dtype: [tipo de datos, opcional] Tipo que deseamos al calcular SD.

Resultados: desviación estándar de la array (un valor escalar si el eje no es ninguno) o array con valores de desviación estándar a lo largo del eje especificado.

Código #1:

# Python Program illustrating 
# numpy.std() method 
import numpy as np
    
# 1D array 
arr = [20, 2, 7, 1, 34]
  
print("arr : ", arr) 
print("std of arr : ", np.std(arr))
  
print ("\nMore precision with float32")
print("std of arr : ", np.std(arr, dtype = np.float32))
  
print ("\nMore accuracy with float64")
print("std of arr : ", np.std(arr, dtype = np.float64))

Producción :

arr :  [20, 2, 7, 1, 34]
std of arr :  12.576167937809991

More precision with float32
std of arr :  12.576168

More accuracy with float64
std of arr :  12.576167937809991

 
Código #2:

# Python Program illustrating 
# numpy.std() method 
import numpy as np
    
  
# 2D array 
arr = [[2, 2, 2, 2, 2],  
       [15, 6, 27, 8, 2], 
       [23, 2, 54, 1, 2, ], 
       [11, 44, 34, 7, 2]] 
  
    
# std of the flattened array 
print("\nstd of arr, axis = None : ", np.std(arr)) 
    
# std along the axis = 0 
print("\nstd of arr, axis = 0 : ", np.std(arr, axis = 0)) 
   
# std along the axis = 1 
print("\nstd of arr, axis = 1 : ", np.std(arr, axis = 1))

Producción :

std of arr, axis = None :  15.3668474320532

std of arr, axis = 0 :  [ 7.56224173 17.68473918 18.59267329  3.04138127  0.        ]

std of arr, axis = 1 :  [ 0.          8.7772433  20.53874388 16.40243884]