Python 方差与变异系数

我需要确定哪个统计数据，让我在数字图像上找到哪条线的变化最大。我使用方差（平方单位，计算为numpy.var（x））和变异系数（无单位，计算为numpy.sd（x）/numpy.mean（x）），但我得到了不同的值，如下所示：

v1 = line(VAR(x)) 

v2 = line(CV(x))

print(v1,v2)

结果是：

（12,17）

两者不应该找到同一行吗？

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在这种情况下，哪一个更适合使用？

变异系数和方差不应在随机数据上选择相同的数组。变异系数对数据的方差和规模都很敏感，而方差则与数据的方差有关

请参见示例：

import numpy as np

x = np.random.randn(10)
x1= x+10
np.var(x), np.std(x)/np.mean(x)

(2.0571740850649021, -2.2697110381499224)

np.var(x1), np.std(x1)/np.mean(x1)

(2.0571740850649016, 0.1531035017615747)

选择哪一个取决于你的申请，但我倾向于与你的情况不同

方差定义其与平均值（数据中无噪声）或中值（数据中噪声）的差异程度

变异系数定义标准偏差除以平均值。它总是以百分比表示

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你在@Sergey_Bushmanov上可能会更幸运我明白你的意思，那么，在我的情况下，C.V.可能会更有用；因为我感兴趣的是规模，但你能给我更多的信息，为什么C.V更适合规模？提前感谢。就我对图像的了解而言，C.V.不仅会受到变化本身的影响，而且还会受到这种变化是否发生在白色或黑色像素上的事实的影响（参见上面的示例）。就我理解你的问题而言，你关心的是变化，而不是这种情况是否发生在白色或黑色像素上。这就是为什么我建议使用方差。但无论如何，最终决定权在你。我这篇文章的主要目的是说明方差和C.V.可能会产生不同的结果，以及为什么会产生不同的结果。@Sergey_Bushmanov谢谢你，在我选择其中一个之前，你给了我有趣的分析点。