numpy.std和excel STDEV函数有什么区别吗？

我有一个清单:

s = [0.995537725, 0.994532199, 0.996027983, 0.999891383, 1.004754272, 1.003870012, 0.999888944, 0.994438078, 0.992548715, 0.998344545, 1.004504764, 1.00883411]

我在Excel中计算了它的标准差,我得到了答案:0.005106477我使用的函数是:=STDEV(C5:N5)

然后我使用numpy.stdas 进行相同的计算:

import numpy as np

print np.std(s)

但是,我得到了答案: 0.0048890791894

我甚至写了自己的std函数:

def std(input_list):
        count = len(input_list)

        mean = float(sum(input_list)) / float(count)

        overall = 0.0
        for i in input_list:
            overall = overall + (i - mean) * (i - mean)

        return math.sqrt(overall / count)

而我自己的函数给出与numpy相同的结果.

所以我想知道是否有这样的差异？或者只是我犯了一些错误？

有区别:Excel STDEV计算样本标准差,而NumPy 默认std计算人口标准差(它的行为类似于Excel STDEVP).

要使NumPy的std功能像Excel一样STDEV,传入值ddof=1:

>>> np.std(s, ddof=1)
0.0051064766704396617

这计算s使用样本方差的标准偏差(即除以n-1而不是n.)