python - 修剪/缩尾标准差

Question

计算 trimmed 的有效方法是什么？或winsorized列表的标准差？

我不介意使用numpy，但如果我必须制作列表的单独副本，它会非常慢。

Answer 1

这将制作两个副本，但您应该尝试一下，因为它应该非常快。

def trimmed_std(data, low, high):
    tmp = np.asarray(data)
    return tmp[(low <= tmp) & (tmp < high)].std()

是否需要进行排名顺序修剪(即修剪 5%)？

更新:

如果需要百分位修剪，我能想到的最好方法是先对数据进行排序。像这样的东西应该有效:

def trimmed_std(data, percentile):
    data = np.array(data)
    data.sort()
    percentile = percentile / 2.
    low = int(percentile * len(data))
    high = int((1. - percentile) * len(data))
    return data[low:high].std(ddof=0)

显然，您可以在不使用 numpy 的情况下实现此目的，但即使包括将列表转换为数组的时间，使用 numpy 也比我能想到的更快。