Python numpy.cov()函数
协方差提供了两个变量或多组变量之间相关性强度的衡量标准。协方差矩阵元素C ij是xi和xj的协方差。元素Cii是xi的方差。
- 如果COV(xi, xj)=0,那么变量是不相关的。
- 如果COV(xi, xj)>0,那么变量是正相关的
- 如果COV(xi, xj)> < 0,那么变量是负相关的
语法:
参数:
m : [array_like] 一个一维或二维的变量。 变量为列
y : [array_like] 它与m的形式相同。
rowvar : [bool, optional] 如果rowvar为True(默认),那么每一行代表一个变量,列中有观测值。否则,关系被转置。
bias :默认的归一化是假的。如果bias是True,它将对数据点进行标准化处理。
ddof : 如果不是无,则会覆盖bias所暗示的默认值。请注意,ddof=1将返回无偏估计,即使同时指定了fweights和aweights。
fweights : fweight是整数频率权重的一维数组。
aweights : aweight是观察向量权重的一维数组。
返回:它返回ndarray协方差矩阵
示例 #1:
输出:
示例 #2:
输出:
示例 #3:
输出: