也许我做错了什么z-normalizing我的阵列。有人可以看看这个并建议发生了什么吗？
在 R 中:
> data <- c(2.02, 2.33, 2.99, 6.85, 9.20, 8.80, 7.50, 6.00, 5.85, 3.85, 4.85, 3.85, 2.22, 1.45, 1.34)
> data.mean <- mean(data)
> data.sd <- sqrt(var(data))
> data.norm <- (data - data.mean) / data.sd
> print(data.norm)
[1] -0.9796808 -0.8622706 -0.6123005 0.8496459 1.7396910 1.5881940 1.0958286 0.5277147 0.4709033 -0.2865819
[11] 0.0921607 -0.2865819 -0.9039323 -1.1955641 -1.2372258
在 Python 中使用 numpy:
>>> import string
>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import norm
>>> data = np.array([np.array([2.02, 2.33, 2.99, 6.85, 9.20, 8.80, 7.50, 6.00, 5.85, 3.85, 4.85, 3.85, 2.22, 1.45, 1.34])])
>>> data -= np.split(np.mean(data, axis=1), data.shape[0])
>>> data *= np.split(1.0/data.std(axis=1), data.shape[0])
>>> print data
[[-1.01406602 -0.89253491 -0.63379126 0.87946705 1.80075126 1.64393692
1.13429034 0.54623659 0.48743122 -0.29664045 0.09539539 -0.29664045
-0.93565885 -1.23752644 -1.28065039]]
我是否错误地使用了 numpy？
最佳答案
您获得不同结果的原因与标准偏差/方差的计算方式有关。 R 使用分母 N-1 计算，而 numpy 使用分母 N 计算。您可以通过使用 data.std(ddof=1) 获得等于 R 结果的 numpy 结果，这告诉 numpy 在计算时使用 N-1 作为分母方差。
关于python - R 和 Python 的输出值不同？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11236951/