numpy 和 pandas 中方差的计算

numpy 中计算的方差就是样本方差本身，公式为：

$$\sigma^2 = \frac{ \sum\limits_{i=1}^{N}(x_i - \overline x) } { N }$$

pandas 中计算的方差为无偏样本方差，公式为：

$$\sigma^2 = \frac{ \sum\limits_{i=1}^{N}{ (x_i - \overline x) } } { N-1 }$$

代码为证：

import numpy as np
import pandas as pd

a = np.array([1,2,3,4,5]) # 构造np.array对象
b = pd.Series([1,2,3,4,5]) # 构造pd.Series对象
a.var(), b.var() # 求方差

# (2.0, 2.5)