python - 单个函数的 Numpy 均值和方差？

Question

使用 Numpy/Python，是否可以从单个函数调用中返回均值和方差？

我知道我可以分开做，但是计算样本标准差需要平均值。因此，如果我使用单独的函数来获取均值和方差，则会增加不必要的开销。

我已尝试查看此处的 numpy 文档 (http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.statistics.html)，但没有成功。

Answer 1

您不能将已知平均值传递给 np.std 或 np.var，您必须等待 new standard library statistics module ，但与此同时，您可以使用以下公式节省一点时间:

In [329]: a = np.random.rand(1000)

In [330]: %%timeit
   .....: a.mean()
   .....: a.var()
   .....: 
10000 loops, best of 3: 80.6 µs per loop

In [331]: %%timeit
   .....: m = a.mean()
   .....: np.mean((a-m)**2)
   .....: 
10000 loops, best of 3: 60.9 µs per loop

In [332]: m = a.mean()

In [333]: a.var()
Out[333]: 0.078365856465916137

In [334]: np.mean((a-m)**2)
Out[334]: 0.078365856465916137

如果您真的想加快速度，请尝试 np.dot 进行平方和求和(因为这就是点积):

In [335]: np.dot(a-m,a-m)/a.size
Out[335]: 0.078365856465916137

In [336]: %%timeit
   .....: m = a.mean()
   .....: c = a-m
   .....: np.dot(c,c)/a.size
   .....: 
10000 loops, best of 3: 38.2 µs per loop