如何从%timeit -o返回结果中获取耗时测量的标准差

%timeit -o 返回的TimeitResult结果对象本身就内置了标准差属性，和你读取平均耗时的用法完全一致，不需要额外计算：

• 平均耗时读取：result_py.average，单位为秒，对应终端输出的mean值
• 标准差读取：result_py.stdev，单位为秒，对应终端输出的std. dev.值

直接执行以下代码就能拿到你要的标准差：

print(result_py.stdev)

结合你给出的运行输出样例，这个属性的返回值约为0.00298，和终端显示的2.98 ms数值完全匹配。

如果你的IPython版本较老，没有暴露顶层stdev属性，可以通过对象存储的原始运行数据手动计算，逻辑如下：

• result_py.all_runs是列表结构，存储了所有重复轮次的运行总耗时，轮次数量对应输出中7 runs的7，单位为秒
• result_py.loops是整数，代表每一轮运行中重复调用目标函数的次数，对应输出中1 loop each的1
• 先把每一轮的总耗时换算成单轮单函数调用的平均耗时，再对这个耗时序列计算标准差即可，参考代码：

import statistics
# 换算每轮的单调用耗时
per_run_loop_cost = [run_total / result_py.loops for run_total in result_py.all_runs]
# 计算标准差
calc_stdev = statistics.stdev(per_run_loop_cost)
print(calc_stdev)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ryo Matsuzaka