numpy.std和excel STDEV函数有什么区别吗？

我有一个列表：

s = [0.995537725, 0.994532199, 0.996027983, 0.999891383, 1.004754272, 1.003870012, 0.999888944, 0.994438078, 0.992548715, 0.998344545, 1.004504764, 1.00883411] 

我在Excel中计算了它的标准偏差，我得到了答案： 0.005106477 ，我使用的函数是： =STDEV(C5:N5)

然后我使用numpy.std进行相同的计算：

 import numpy as np print np.std(s) 

不过，我得到了答案： 0.0048890791894

我甚至写了我自己的std函数：

 def std(input_list): count = len(input_list) mean = float(sum(input_list)) / float(count) overall = 0.0 for i in input_list: overall = overall + (i - mean) * (i - mean) return math.sqrt(overall / count) 

和我自己的function给与numpy相同的结果。

所以我想知道有这样的区别吗？ 还是只是我犯了一些错误？

Answer 1

有一个区别：Excel的STDEV计算样本标准偏差，而NumPy的std默认计算总体标准偏差（其行为与Excel的STDEVP相似）。

要使NumPy的std函数像Excel的STDEV一样运行，请将值ddof=1 ：

 >>> np.std(s, ddof=1) 0.0051064766704396617 

这使用样本方差（即除以n-1而不是n ）来计算s的标准偏差。