Python方差的闡述及應用

一、Python方差篩選變量

方差（variance）是指一組數據在統計分佈上的分散程度，也叫離差，表示各個數據離平均值的距離有多遠。在Python中，我們可以利用方差來篩選變量，以挖掘出與我們研究對象相關性最高的變量。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('data.csv')
correlation_data = data.corr()
variance_data = data.var()
selected_cols = variance_data[variance_data > np.percentile(variance_data, 75)].index
selected_data = data[selected_cols]

以上代碼中首先讀入數據集，並通過data.corr()計算出各變量之間的相關係數矩陣。接着，利用np.percentile()和var()函數篩選出方差大於75%分位數的變量，從而得到最終選出的變量子集selected_data。

二、Python求方差的函數

下面是Python numpy庫中求取方差的函數：

np.var(X,axis=None,dtype=None,out=None,ddof=0,keepdims=)

其中axis參數是默認值None，即計算整個數組/矩陣的方差，如果想要計算每個變量的方差，則需要指定axis=0。dtype默認為輸入數組/矩陣的數據類型，out是輸出矩陣，ddof是無偏性調整值，keepdims指是否保持計算後的維度與原始矩陣相同。

三、Python方差函數

在Python中，我們可以直接使用numpy庫中的函數計算方差。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
print(np.var(a)) # 2.0

以上代碼中，我們首先用np.array()函數創建一個數組a，然後利用np.var()函數計算出a的方差。這裡的結果是2.0。

四、Python方差計算

下面是利用Python計算方差的一般性方法：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
mean = np.mean(a)
variance = np.sum(np.power(a-mean, 2))/len(a)
print(variance) # 2.0

以上代碼中，我們首先用np.array()函數創建一個數組a，然後用np.mean()函數計算出a的平均值mean。接着，利用np.sum()函數計算出a中每個數與平均值的差的平方，最後相加得到差的平方和。再用len()函數計算出a的長度，使用得到的平方和除以a的長度，即可得到a的方差variance。

五、Python方差公式

方差的公式為：

variance = sum((x-mean)^2)/n

其中x為數據集中的每個觀測值，mean為數據集的平均值，n為數據集的大小。

六、Python方差如何求

下面是利用Python實現方差計算的代碼：

import numpy as np

def variance(a):
    mean = np.mean(a)
    variance = np.sum(np.power(a-mean, 2))/len(a)
    return variance

a = np.array([1,2,3,4,5])
print(variance(a)) # 2.0

以上代碼中，我們首先定義了一個名為variance的函數，用於計算方差。在函數中，我們同樣是用np.mean()函數計算出平均值mean，然後計算出差的平方和的平均數即為方差。調用該函數即可計算出數組a的方差。

七、Python方差代碼

下面是Python中求取方差的代碼示例：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
mean = np.mean(a)
variance = np.sum(np.power(a-mean, 2))/len(a)
print(variance) # 2.0

八、Python方差分析

方差分析是一種用於分析多組數據之間差異的統計方法，可以用於分析變量之間的差異。在Python中，我們可以使用scipy庫中的anova()函數進行方差分析。

from scipy import stats 

group1 = [1, 2, 3, 4, 5] 
group2 = [2, 3, 4, 5, 6] 
group3 = [3, 4, 5, 6, 7] 

f_val, p_val = stats.f_oneway(group1, group2, group3) 
print("One-way ANOVA P =", p_val) # One-way ANOVA P = 0.1839

以上代碼中，我們首先將三個組的數據存儲為group1、group2、group3，然後使用scipy庫中的anova()函數計算出組間方差F值和對應的p值。接着輸出p值即可對組間差異進行分析。

九、Python方差計算公式

方差的計算公式如下：

variance = sum((x-mean)^2)/n