jax.numpy.std

内容

jax.numpy.std#

jax.numpy.std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False, *, where=None, correction=None)[source]#

沿给定轴计算标准差。

JAX 实现 numpy.std()。

参数：

  • a (ArrayLike) – 输入数组。

  • axis (Axis | None) – 可选，int 或 int 序列，默认为 None。计算标准差的轴。如果为 None，则沿所有轴计算标准差。

  • dtype (DTypeLike | None | None) – 输出数组的类型。默认为 None。

  • ddof (int) – int，默认为0。自由度。标准差计算中的除数为 N-ddof，N 是给定轴上元素的数量。

  • keepdims (bool) – bool，默认为False。如果为True，则大小为1的约简轴保留在结果中。

  • where (ArrayLike | None | None) – 可选，布尔数组，默认为None。用于标准差计算的元素。数组应与输入广播兼容。

  • correction (int | float | None | None) – int或float，默认为None。 ddof的替代名称。不能同时提供ddof和correction。

  • out (None | None) – JAX未使用。

返回:

沿给定轴的标准差数组。

返回类型:

数组

另请参阅

示例

默认情况下，jnp.std计算所有轴上的标准差。

>>> x = jnp.array([[1, 3, 4, 2],
...                [4, 2, 5, 3],
...                [5, 4, 2, 3]])
>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.std(x)
Array(1.21, dtype=float32)

如果axis=0，则沿轴0计算。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   print(jnp.std(x, axis=0))
[1.7  0.82 1.25 0.47]

要保留输入的维度，可以设置keepdims=True。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   print(jnp.std(x, axis=0, keepdims=True))
[[1.7  0.82 1.25 0.47]]

如果ddof=1

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   print(jnp.std(x, axis=0, keepdims=True, ddof=1))
[[2.08 1.   1.53 0.58]]

要包含数组的特定元素以计算标准差，可以使用where。

>>> where = jnp.array([[1, 0, 1, 0],
...                    [0, 1, 0, 1],
...                    [1, 1, 1, 0]], dtype=bool)
>>> jnp.std(x, axis=0, keepdims=True, where=where)
Array([[2., 1., 1., 0.]], dtype=float32)
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