极客教程Numpy numpy.cov() 函数
Numpy 是 Python 程序中最常用的数值计算库之一，负责封装和优化科学计算中的常用函数。numpy.cov() 函数是其中一个常用的函数之一，主要用于计算任意两个数组之间的协方差矩阵，用户可以利用该函数在数据分析、机器学习等领域中快速方便地完成对数据的处理和分析。不过，在应用该函数时，可能会遇到 'float' object has no attribute 'shape' 的异常，本篇文章将详细介绍如何应对该异常。
阅读更多：Numpy 教程
numpy.cov() 函数介绍
numpy.cov() 函数用于计算两个随机变量 X 和 Y 之间的协方差矩阵，给出的样例输入参数联系两组 2 \times 50 的二维随机样本，其中每组样本代表一个特征在样本空间中的分布情况。当两个随机变量存在相关性或独立性时，协方差矩阵是研究它们之间关系的重要工具。下面是 numpy.cov() 函数的语法：
numpy.cov(m, y=None, rowvar=True, bias=False, ddof=None, fweights=None, aweights=None)
函数参数解释如下：
| 参数名 | 描述 |
|---|---|
| m | M 向量的分量，2xN 或 Nx2 矩阵，其中每一列代表一个变量样本。N 样本数必须大于变量数。 |
| y | $N\times M$ 的另一个向量或矩阵可选，其中 $M \lt N$，比 m 的变量个数少 |
| rowvar | 如果 rowvar 被指定为 True（默认值），则每行代表一个变量，否则每列代表一个变量。 |
| bias | 偏差修正标志，压缩协方差估计的偏差。如果是false则是无偏估计（无偏除数为 N – ddof），如果是 true 则是有偏估计（无偏除数为 N）。 |
| ddof | 自由度校正数量。默认值: None 标准偏差分母为 N，其中 N 是样本数量。如果指定了 它，则分母会校正为 N – ddof。 |
| fweights | 形如[n_weights] 的重量可选向量。默认值为None，意思是每一个样本拥有相同的重量。 |
| aweights | 形如[2xN] 的可选权重系数 |
需要注意的是，numpy.cov() 函数计算的是协方差矩阵，而不是相关系数。如果用户需要计算两个变量之间的相关系数，则可以通过下面的 ‘相关系数’ 段落的代码实现。
另外，用户可以使用 numpy.corrcoef() 函数计算矩阵中变量之间的相关系数，不需要提供每列的名称，如下所示：
import numpy as np
# Create matrix of [Price, Sales]
X = np.array([
[100, 20],
[150, 24],
[200, 36],
[250, 50],
[300, 60]
])
# Compute inverse to flatten to 1D array and extract first half of the result (a 5x5 correlation matrix)
corr = np.corrcoef(X.T).flatten()[:5]
print(corr)
numpy.cov() 异常问题
当使用 numpy.cov() 函数计算两者之间的协方差矩阵时，可能会遇到 ‘float’ object has no attribute ‘shape’ 异常，该异常是因为在函数用于计算协方差矩阵之前并没有将样本矩阵 m 转换为 numpy 的 array，从而导致无法使用协方差函数。这时候需要将 m 转换为 numpy 的 array 类型，如下所示：
import numpy as np
# Create sample data
X = np.random.randint(0, 10, (2, 50))
Y = np.random.randint(0, 10, (2, 50))
# Convert data to numpy arrays
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)
# Calculate covariance matrix
covariance_matrix = np.cov(X, Y)
print(covariance_matrix)
上面的代码没有报 AttributeError: 'float' object has no attribute 'shape' 异常，因为我们将 X 和 Y 都转换为了 numpy 的 array 类型。如果我们尝试使用 Python 中的标准 list 类型作为参数调用 numpy.cov() 函数，则会返回 AttributeError: 'float' object has no attribute 'shape' 异常。
import numpy as np
X = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
covariance_matrix = np.cov(X)
print(covariance_matrix)
总结
在使用 numpy.cov() 函数计算协方差矩阵时，如果出现 'float' object has no attribute 'shape' 异常，那么你需要将样本矩阵 m 转换为 numpy 的 array。在 numpy 中， array 类型可以有效地处理数值计算，提高了算法的执行效率。在使用 numpy 函数时，用户也需要注意查看函数的参数说明和输入格式，以确保可以正常执行并获得正确的结果。