为何numpy与scipy.stats计算的标准差结果不一致？求解答

两者的差异核心在于计算时使用的除数不同：

• numpy.std() 默认计算的是总体标准差，公式中除以样本总数 N（你的示例里是20）。
• scipy.stats.tstd() 计算的是样本标准差，公式中除以 N-1（你的示例里是19），这是为了对总体方差做无偏估计。

拿你的示例验证：
数组 ar = np.arange(20) 的均值是9.5，所有元素与均值的平方和为665.0：

• numpy计算：sqrt(665 / 20) = sqrt(33.25) ≈ 5.76628，和输出一致。
• scipy计算：sqrt(665 / 19) = sqrt(35) ≈ 5.91608，也和输出匹配。

如果想让numpy得到和scipy一样的结果，只需设置ddof=1参数：

print(np.std(ar, ddof=1))  # 输出会是5.916079783099616

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben2209