有时候人容易犯知其一不知其二的错误，np.std也是支持计算无偏样本标准差的（话说无偏样本标准差这么常用，NumPy怎么会不支持呢），见如下代码：
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a = np.arange(10)
a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.std(a, ddof = 1)
3.0276503540974917
np.sqrt(((a - np.mean(a)) ** 2).sum() / (a.size - 1))
3.0276503540974917
np.sqrt(( a.var() * a.size) / (a.size - 1))
3.0276503540974917
borderType= None)函数
此函数利用高斯滤波器平滑一张图像。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积。
src:输入图像
ksize:(核的宽度,核的高度)，输入高斯核的尺寸，核的宽高都必须是正奇数。否则，将会从参数sigma中计算得到。
dst:输出图像，尺寸与输入图像一致。
sigmaX:高斯核在X方向上的标准差。
sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差。默认为None，如果sigmaY=0，则它将被设置为与sigmaX相等的值。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到。计算公式为：
borderType:像素外推法，默认为None（参考官方文档 BorderTypes
)
在图像处理中，高斯滤波主要有两种方式：
1.窗口滑动卷积
2.傅里叶变换
在此主要利用窗口滑动卷积。其中二维高斯函数公式为：
根据上述公式，生成一个3x3的高斯核，其中最重要的参数就是标准差 ，标准差 越大，核中心的值与周围的值差距越小，曲线越平滑。标准差 越小，核中心的值与周围的值差距越大，曲线越陡峭。
从图像的角度来说，高斯核的标准差 越大，平滑效果越不明显。高斯核的标准差 越小，平滑效果越明显。
可见，标准差 越大，图像平滑程度越大
参考博客1:关于GaussianBlur函数
参考博客2:关于高斯核运算
1、在pandas中，我们采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用not available。
2、pandas项目中还在不断优化内部细节以更好处理缺失数据。
3、过滤掉缺失数据的办法有很多种。可以通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法，但dropna可能会更实用一些。对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。
4、而对于DataFrame对象，可能希望丢弃全NA或含有NA的行或列。dropna默认丢弃任何含有缺失值的行。
5、最后通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值，若是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同的列填充不同的值。这样就完成了。
import math
def avg(arr, n):
sum=0
for i in arr:
sum = sum+i
return (1.0*sum/n)
def standard_deviation(arr, n):
a=avg(arr,n)
value=0;
for i in arr:
value=value+(i-a)*(i-a)
return math.sqrt(1.0*value/n)
print "please input number first"
n=input()
print "please input data then"
arr=[]
for i in range(n):
data=input()
arr.append(data)
print "avg:",avg(arr,n)
print "standard deviation:",standard_deviation(arr,n)
有阶乘函数，Numpy中，mat必须是2维的,但是array可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。
在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积。
若a=mat([1,2,3]) 是矩阵，则 a.A 则转换成了数组，反之，a.M则转换成了矩阵。
扩展资料：
常用的Numpy运算：
取矩阵中的某一行 ss[1,:] 或该行的某两列 ss[1,0:2]
将数组转换成矩阵 randMat=mat(random.rand(4,4))
矩阵求逆 randMat.I
单位阵 eye(4)
零矩阵 zeros((x,y)) 建立x行y列的零矩阵。
最大值和最小值 a.max(),a.min() ,而a.max(0) 表示按列选取每列的最大值。最大/小元素的下标 a.argmax(),a.argmin()
#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0) #按列相加x.sum(axis=1) #按行相加#作为函数sum(a,axis=0)ss.mean()
mean(a,axis=0(或1)) #按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1)) #按列或行求方差。
std(a)std(a,axis=0(或1)) #按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置。
