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- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.mint.var

mindspore.mint.var(input, dim=None, *, correction=1, keepdim=False)[源代码]

计算指定维度 dim 上的方差。 dim 可以是单个维度、维度列表，也可以是 None ，表示移除所有维度。

方差 ( $δ^{2}$ ) 计算如下：

δ^{2} = \frac{1}{max (0, N - δ N)} \sum_{i = 0}^{N - 1} (x_{i} - \bar{x})^{2}

其中 $x$ 表示用来计算方差的样本集， $\bar{x}$ 表示样本的均值， $N$ 表示样本的数量， $δ N$ 则为 correction 的值。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

input (Tensor) - 用来求方差的Tensor。
dim (None，int，tuple(int), 可选) - 用来进行规约计算的维度。默认值为 None ，所有维度都进行规约计算。

关键字参数：

correction (int, 可选) - 样本大小和样本自由度之间的差异。默认为Bessel校正，默认值为 1 。
keepdim (bool, 可选) - 是否保留输出Tensor的维度。如果为 True ，则保留缩小的维度，其大小为1，否则移除维度。默认值为 False 。

返回：

Tensor，方差。假设输入 input 的shape为 $(x_{0}, x_{1}, . . ., x_{R})$ ：

如果 dim 为()，且 keepdim 为 False ，则返回一个零维Tensor，表示输入Tensor input 中所有元素的方差。
如果 dim 为int，如取值为 1 ，且 keepdim 为 False ，则返回Tensor的shape为 $(x_{0}, x_{2}, . . ., x_{R})$ 。
如果 dim 为tuple(int)或者list(int)，如取值为 (1, 2) ，且 keepdim 为 False ，则返回Tensor的shape为 $(x_{0}, x_{3}, . . ., x_{R})$ 。

异常：

TypeError - 如果 input 不是Tensor。
TypeError - 如果 input 的数据类型不是bfloat16，float16或flaot32。
TypeError - 如果 dim 不是None，int，list或tuple类型。
TypeError - 如果 correction 不是int类型。
TypeError - 如果 keepdim 不是bool类型。
ValueError - 如果 dim 不在 $[- i n p u t . n d i m, i n p u t . n d i m)$ 范围内。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor([[8, 2, 1], [5, 9, 3], [4, 6, 7]], mindspore.float32)
>>> output = mint.var(input, dim=0, correction=1, keepdim=True)
>>> print(output)
[[ 4.333333, 12.333333, 9.333333]]