std

paddle. std ( x, axis=None, unbiased=True, keepdim=False, name=None ) [源代码] 

沿给定的轴 axis 计算 x 中元素的标准差。

参数

x (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：float16、float32、float64。

axis (int|list|tuple，可选) - 指定对 x 进行计算的轴。axis 可以是 int、list(int)、tuple(int)。如果 axis 包含多个维度，则沿着 axis 中的所有轴进行计算。axis 或者其中的元素值应该在范围[-D, D)内，D 是 x 的维度。如果 axis 或者其中的元素值小于 0，则等价于 \(axis + D\)。如果 axis 是 None，则对 x 的全部元素计算标准差。默认值为 None。

unbiased (bool，可选) - 是否使用无偏估计来计算标准差。使用 \(N\) 来代表在 axis 上的维度，如果 unbiased 为 True，则在计算中使用 \(N - 1\) 作为除数。为 False 时将使用 \(N\) 作为除数。默认值为 True。

keepdim (bool，可选) - 是否在输出 Tensor 中保留减小的维度。如果 keepdim 为 True，则输出 Tensor 和 x 具有相同的维度(减少的维度除外，减少的维度的大小为 1)。否则，输出 Tensor 的形状会在 axis 上进行 squeeze 操作。默认值为 False。

name (str，可选) - 具体用法请参见 api_guide_Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，沿着 axis 进行标准差计算的结果，数据类型和 x 相同。

代码示例

          >>> import paddle

>>> x = paddle.to_tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [1.0, 4.0, 5.0]])
>>> out1 = paddle.std(x)
>>> print(out1.numpy())
1.6329932
>>> out2 = paddle.std(x, unbiased=False)
>>> print(out2.numpy())
1.490712
>>> out3 = paddle.std(x, axis=1)
>>> print(out3.numpy())
[1.       2.081666]

         