計算兩個給定 NumPy 數組的協方差矩陣

2025年2月16日 09:32
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在 NumPy 中，用于在 numpy.cov（）的幫助下計算兩個給定數組的協方差矩陣。在這種情況下，我們將傳遞兩個數組，它將返回兩個給定數組的協方差矩陣。

    語法：numpy.cov（m， y=None， rowvar=True， bias=False， ddof=None， fweights=None， aweights=None）

    示例 1：

    • Python 
    import numpy as np
      
      
    array1 = np.array([0, 1, 1])
    array2 = np.array([2, 2, 1])
      
    # Original array1
    print(array1)
      
    # Original array2
    print(array2)
      
    # Covariance matrix
    print("\nCovariance matrix of the said arrays:\n",
          np.cov(array1, array2))

    輸出：

    [0 1 1]
[2 2 1]

Covariance matrix of the said arrays:
 [[ 0.33333333 -0.16666667]
 [-0.16666667  0.33333333]]

    示例 2：

    import numpy as np
      
      
    array1 = np.array([2, 1, 1, 4])
    array2 = np.array([2, 2, 1, 1])
      
    # Original array1
    print(array1)
      
    # Original array2
    print(array2)
      
    # Covariance matrix
    print("\nCovariance matrix of the said arrays:\n", 
          np.cov(array1, array2))

    輸出：

    [2 1 1 4]
[2 2 1 1]

Covariance matrix of the said arrays:
 [[ 2.         -0.33333333]
 [-0.33333333  0.33333333]]

    示例 3：

    import numpy as np
      
      
    array1 = np.array([1, 2])
    array2 = np.array([1, 2])
      
    # Original array1
    print(array1)
      
    # Original array2
    print(array2)
      
    # Covariance matrix
    print("\nCovariance matrix of the said arrays:\n", 
          np.cov(array1, array2))

    輸出

    [1 2]
[1 2]

Covariance matrix of the said arrays:
 [[0.5 0.5]
 [0.5 0.5]]

    示例 4：

    import numpy as np 
        
    x = [1.23, 2.12, 3.34, 4.5] 
    y = [2.56, 2.89, 3.76, 3.95] 
        
    # find out covariance with respect 
    # rows 
    cov_mat = np.stack((x, y), axis = 1)  
        
    print("shape of matrix x and y:", 
          np.shape(cov_mat)) 
      
    print("shape of covariance matrix:",
          np.shape(np.cov(cov_mat))) 
      
    print(np.cov(cov_mat))

    輸出

    shape of matrix x and y: (4, 2)
shape of covariance matrix: (4, 4)
[[ 0.88445  0.51205  0.2793  -0.36575]
 [ 0.51205  0.29645  0.1617  -0.21175]
 [ 0.2793   0.1617   0.0882  -0.1155 ]
 [-0.36575 -0.21175 -0.1155   0.15125]]
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