python - numpy 标准差给出的结果与 scipy stats 标准差不同

Question

Scipy 和 numpy 标准差方法给出的结果略有不同。我不明白为什么。谁能给我解释一下吗？

这是一个示例。

import numpy as np
import scipy.stats
ar = np.arange(20)
print(np.std(ar))
print(scipy.stats.tstd(ar))

返回

5.766281297335398
5.916079783099616

Answer 1

不久前我就想到了......要获得相同的值

import numpy as np
import scipy.stats
ar = np.arange(20)
print(np.std(ar, ddof=1))
print(scipy.stats.tstd(ar))

输出#

5.916079783099616
5.916079783099616

我的导师常说

-->ddof=1 if you're calculating np.std() for a sample taken from your complete dataset.

---> ddof=0 if you're calculating for the full population