python中函数的均方根答案

【问题标题】：Root mean square of a function in pythonpython中函数的均方根
【发布时间】：2017-04-19 05:17:49
【问题描述】：

我想在 Python 中计算函数的均方根。我的函数采用简单的形式，例如 y = f(x)。 x 和 y 是数组。

我尝试了Numpy and Scipy Docs，但找不到任何东西。

【问题讨论】：

您要计算的确切函数是什么？ y 的均方根值？
如果您可以添加示例数组和预期的解决方案也会有所帮助...

标签： python arrays python-3.x numpy scipy

【解决方案1】：

我将假设您要计算以下伪代码给出的表达式：

ms = 0
for i = 1 ... N
    ms = ms + y[i]^2
ms = ms / N
rms = sqrt(ms)

即y 的元素的平方值的均值的平方根。

在 numpy 中，您可以简单地平方 y，取其 mean，然后取其 square root，如下所示：

rms = np.sqrt(np.mean(y**2))

所以，例如：

>>> y = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1])  # Six 1's
>>> y.size
10
>>> np.mean(y**2)
0.59999999999999998
>>> np.sqrt(np.mean(y**2))
0.7745966692414834

如果您想问其他问题，请澄清您的问题。

【讨论】：

非常感谢。我仍然想知道一些事情。维基百科中的定义部分说，RMS实际上是一个限制。我的意思是它一直在继续。但是在您的回答中，只考虑了一级。我认为我们在计算过程中以某种方式忽略了其余部分？你的答案有效。但我要求这样做是为了澄清整个主题。
@ordinary 如果您尝试计算正弦波的 RMS 值（即 f(x) 是正弦函数）或类似的，那么您需要执行积分我>。这在此处近似为总和。限制出现是因为您需要为您的总和采取无限小的间隔。换句话说，如果您在x 中使用更精细的分辨率，您可以获得更好的RMS 值估计。
警告：在 numpy 中，如果数字与其类型（python 中的 dtype）相比太大，则幂函数可能会返回负值。为避免这种情况，有时强制转换值很有用。示例：>>np.sqrt(np.mean(y.astype(np.dtype(np.int64)) ** 2 ))。代码不是很好，但它会完成工作！
@sandoval31 您可能希望将类型转换为浮点数，而不是更大的整数。由于 RMS 通常是非整数，因此您最好使用y.astype(float)。

【解决方案2】：

你可以使用 sklearn 函数

from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = mean_squared_error(y_actual,[0 for _ in y_actual], squared=False)

【讨论】：