आर और पायथन के बीच आउटपुट मूल्य भिन्न हैं?

Question

शायद मैं कुछ गलत कर रहा हूं जबकि z-normalizing मेरी सरणी। क्या कोई इसे देख सकता है और सुझाव दे रहा है कि क्या हो रहा है?

आर में:

> 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 

अजगर में numpy का उपयोग कर:

>>> 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]] 

मैं numpy गलत तरीके से उपयोग कर रहा हूँ?

Answer 1

मुझे विश्वास है कि आपका NumPy परिणाम सही है। मैं, हालांकि एक सरल तरीका था सामान्यीकरण करना होगा:

>>> data = 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 -= data.mean() 
>>> data /= data.std() 
>>> data 
array([-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]) 

अपने दो परिणाम के बीच अंतर सामान्य में निहित है:

>>> r/data 
array([ 0.96609173, 0.96609173, 0.96609173, 0.96609179, 0.96609179, 0.96609181, 0.9660918 , 0.96609181, 
     0.96609179, 0.96609179,  0.9660918 , 0.96609179, 0.96609175, 0.96609176, 0.96609177]) 

इस प्रकार, अपने दो परिणाम हैं: आर परिणाम के रूप में r साथ ज्यादातर एक दूसरे के लिए आनुपातिक। इसलिए आप आर और पायथन के साथ प्राप्त मानक विचलन की तुलना करना चाहते हैं।

पुनश्च: अब जब कि मैं इसके बारे में सोच रहा हूँ, यह हो सकता है कि NumPy में और अनुसंधान में विचरण उसी तरह से परिभाषित नहीं है: N तत्वों के लिए, कुछ उपकरण N, के बजाय N-1 साथ सामान्य जब की गणना भिन्नता आप इसे देखना चाह सकते हैं।

पी पी एस: यहाँ विसंगति के लिए कारण है: कारकों में अंतर दो अलग अलग सामान्य सम्मेलनों से आता है: .९६,६०,९१७ ... (मनाया कारक बस sqrt है (14/15) = डेटा 15 तत्व है क्योंकि)। इस प्रकार, पाइथन में उसी परिणाम में आर प्राप्त करने के लिए, आपको इस कारक द्वारा आर परिणाम को विभाजित करने की आवश्यकता है।

Answer 2

आपको अलग-अलग परिणामों के कारण होने का कारण मानक विचलन/भिन्नता की गणना कैसे की जाती है। आर denominator N-1 का उपयोग करके गणना करता है, जबकि numpy denominator N का उपयोग करके गणना करता है। आप data.std(ddof=1) का उपयोग करके आर परिणाम के बराबर एक नुकीला परिणाम प्राप्त कर सकते हैं, जो भिन्नता की गणना करते समय N-1 का उपयोग करने के लिए numpy बताता है।