Numpy: RMS-Berechnung (root mean squared error) fehlt im numpy-Paket

Erstellt am 8. Apr. 2020  ·  3Kommentare  ·  Quelle: numpy/numpy

RMS (root mean squared error) ist ein häufig verwendetes statistisches Maß.

Ich würde mich freuen, daran zu arbeiten, um numpy hinzugefügt zu werden.

50 - Duplicate

Alle 3 Kommentare

Dies wurde bereits vorgeschlagen; Im Allgemeinen ist man sich dagegen einig, Funktionen hinzuzufügen, die sich leicht aus vorhandenen Numpy-Funktionen zusammensetzen lassen. Siehe Nr. 12579 für weitere Diskussionen.

Danke für das Teilen der Idee!

Entschuldigung für die Frage, aber was unterscheidet die 'mean'-Funktion? Mittelwert ist eine sehr häufig verwendete Funktion, die einfach aus Summe und Zählung abgeleitet werden kann. Meiner Meinung nach wird mean sehr häufig verwendet, um es in numpy zu einer eigenständigen Funktion zu machen. Das gleiche gilt für das Pivotieren in Pandas (ich weiß, dass das ein anderes Paket ist), aber pivot_table ist auch eine Funktion, die von den Benutzern immer wieder neu implementiert werden könnte, indem sie einfache vorhandene Funktionalitäten wie Aggregat, Transformation, Filter usw.

np.mean existiert bereits.

Bitte schauen Sie sich die Diskussion in der Ausgabe an, zu der @rossbar verlinkt, anstatt sie hier zu wiederholen.

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