在统计学中， z 分数告诉我们某个值与平均值的标准差有多少。我们使用以下公式来计算 z 分数：

z = (X – μ) / σ

金子：

本教程介绍如何在 Python 中计算原始数据值的 z 分数。

我们可以使用scipy.stats.zscore在 Python 中计算 z 分数，它使用以下语法：

scipy.stats.zscore(a, axis=0, ddof=0, nan_policy=’propagate’)

金子：

以下示例说明如何使用此函数计算一维 numpy 数组、多维 numpy 数组和 Pandas DataFrame 的 z 分数。

第 1 步：导入模块。

步骤 2：创建值表。

步骤 3：计算表中每个值的 z 分数。

每个 z 分数告诉我们单个值与平均值的标准差有多少。例如：

如果我们有一个多维数组，我们可以使用axis参数来指定我们要计算相对于其自身数组的每个 z 分数。例如，假设我们有以下多维数组：

我们可以使用以下语法来计算每个表的 z 分数：

每个单独值的 z 分数是相对于它们所在的表显示的。例如：

假设我们有一个 Pandas DataFrame：

我们可以使用apply函数来计算每列各个值的 z 分数：

每个单独值的 z 分数是相对于它们所在的列显示的。例如：

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大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多