jax.numpy.var

内容

jax.numpy.var#

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

计算给定轴上的方差。

JAX 实现 numpy.var().

参数：

  • a (ArrayLike) – 输入数组。

  • axis (Axis | None) – 可选，int 或 int 序列，默认=None。计算方差的轴。如果为 None，则沿所有轴计算方差。

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

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

  • keepdims (bool) – bool，默认=False。如果为 True，则保留大小为 1 的结果中的减少轴。

  • where (ArrayLike | None | None) – 可选，布尔数组，默认值为 None。用于方差计算的元素。数组应与输入广播兼容。

  • correction (int | float | None | None) – 整数或浮点数，默认值为 None。 是 ddof 的另一种名称。 ddof 和 correction 不能同时提供。

  • out (None | None) – JAX 未使用。

返回值:

沿给定轴的方差数组。

返回类型:

数组

另请参阅

示例

默认情况下，jnp.var 计算所有轴上的方差。

>>> x = jnp.array([[1, 3, 4, 2],
...                [5, 2, 6, 3],
...                [8, 4, 2, 9]])
>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.var(x)
Array(5.74, dtype=float32)

如果 axis=1，则沿轴 1 计算方差。

>>> jnp.var(x, axis=1)
Array([1.25  , 2.5   , 8.1875], dtype=float32)

要保留输入的维度，您可以设置 keepdims=True。

>>> jnp.var(x, axis=1, keepdims=True)
Array([[1.25  ],
       [2.5   ],
       [8.1875]], dtype=float32)

如果 ddof=1

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   print(jnp.var(x, axis=1, keepdims=True, ddof=1))
[[ 1.67]
 [ 3.33]
 [10.92]]

要包含数组的特定元素来计算方差，可以使用 where。

>>> where = jnp.array([[1, 0, 1, 0],
...                    [0, 1, 1, 0],
...                    [1, 1, 1, 0]], dtype=bool)
>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   print(jnp.var(x, axis=1, keepdims=True, where=where))
[[2.25]
 [4.  ]
 [6.22]]
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