从头开始实现numpy协方差矩阵
numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。协方差矩阵是用于衡量两个随机变量之间的线性关系强度和方向的矩阵。
实现numpy协方差矩阵的步骤如下：
- 导入numpy库：首先需要导入numpy库，可以使用以下代码实现：
import numpy as np- 创建数据集：创建一个包含多个随机变量的数据集，可以使用numpy的随机数生成函数来生成数据集，例如：
data = np.random.rand(100, 3) # 生成一个100行3列的随机数据集- 计算协方差矩阵：使用numpy的cov函数来计算协方差矩阵，该函数接受一个数据集作为输入，并返回协方差矩阵，例如：
cov_matrix = np.cov(data, rowvar=False) # 计算协方差矩阵，rowvar=False表示每列代表一个随机变量- 打印结果：使用print函数打印协方差矩阵，例如：
print(cov_matrix)协方差矩阵的优势在于可以同时衡量多个随机变量之间的关系，可以帮助我们了解变量之间的相关性和方向。它在统计分析、金融建模、机器学习等领域都有广泛的应用。
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数值协方差矩阵
python、numpy、covariance
假设我有两个长度为25的向量，我想计算它们的协方差矩阵。我试着用numpy.cov做这件事，但总是得到一个2x2的矩阵。
>>> import numpy as np
>>> x=np.random.normal(size=25)
>>> y=np.random.normal(size=25)
>>> np.cov(x,y)
array([[ 0.77568388, 0.15568432],
[ 0.15568432, 0.73839014]])
使用rowvar标志也无济于事--我得到的结果完全相同。
浏览 9提问于2013-02-23得票数 22
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2回答
替换方阵中的nan值
python、numpy、numpy-ndarray
我第一次使用numpy。
我有一个方阵(158乘158)。我希望将矩阵对角线上的任何NaN值替换为对角的中值。任何偏离对角线的值，我想要为零。
我写的代码不管用，
cov_martix = np.cov(np.transpose(coeff), rowvar=False)
# any nan's on the diagional are replaced by the median value of the diag
# any nan's off the diag are replaced with zero
diag = np.nanmedian(np.diag(cov_
浏览 4提问于2021-02-10得票数 0
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2回答
Python中的一维Mahalanobis距离
python、classification
我一直试图通过验证我的代码，以计算用Python编写的Mahalanobis距离(并反复检查以比较OpenCV中的结果)，我的数据点是每个一维的(5行x1列)。
在OpenCV (C++)中，当数据点的维数具有上述维数时，我成功地计算了Mahalanobis距离。
当矩阵的维数为5行x1列时，计算Mahalanobis距离的代码为unsuccessful。，但当矩阵中的列数超过1时，它才能工作。
import numpy;
import scipy.spatial.distance;
s = numpy.array([[20],[123],[113],[103],[123]]);
covar
浏览 5提问于2012-03-29得票数 6
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为什么我的协方差计算不精确？
python、numpy、floating-point
我正在尝试写一个计算协方差矩阵的函数。我得到的答案与内置的np.cov()非常相似，但并不完全一样。似乎失去了精确度和精确度。有人知道为什么我的协方差矩阵不那么精确和准确吗？
def cov_matrix(X):
# initialize covariance matrix
mat = np.zeros((X[0].size, X[0].size))
# calculate mean of each column (this is a array)
mu = np.mean(X, axis=0)
# normalized data
norm_X = X
浏览 2提问于2018-12-02得票数 2
1回答
协方差矩阵优化整数规划
gekko、cvxpy、docplex、cvxopt、coin-or
我试图做一个优化问题，它需要计算一个新的协方差矩阵，该矩阵受实现中的变量影响。
在我的目标函数中，我能够通过使用numpy.cov来进行枕叶优化最小化。但是，由于我需要有整数约束，所以我想不出解决cvxpy，gekko问题的解决方案，因为大多数在线优化问题都有一个固定的协方差矩阵。
下面是我的枕木代码：
room_revpar = np.array(df.iloc[:,1:10])
nla = np.array([753.2,1077.6, 1278.6,1463.9,1657.0,1990.6,2404.9,2754.6,3464.72])
min_nla = 270517.16
max_n
浏览 8提问于2022-02-03得票数 2
1回答
使用Python/Numpy求和np.cov的方差/含义
python、numpy、covariance、variance
使用Python：
因此，我有一个名为File的DataFrame，我想在其中找到其中一列“价格”的总体差异。
对于方差公式，我知道您必须包括协方差。
我读到np.cov将产生一个协方差矩阵。然而，当我使用它时，我没有得到一个矩阵(或者我是这么认为的)
我的代码
np.cov(File['Prices'])
给了我
array(2118322.0106797763)
那么这个答案是否计算出以下函数:Var(所有价格)=Var(价格1) + .....+ Var(价格N) + 2Cov(X1，X2) + .....+Cov(N-1，N)
那么2118322实际上是方差的总和？我
浏览 0提问于2014-01-14得票数 1
1回答
np.cov提供了意外数量的值
python、numpy、covariance-matrix
当对一个包含10个值的随机数据集使用np.cov命令时，我得到了一个10x10数组作为答案。我认为我的数据格式不正确，但我不确定。 np.random.seed(1)
rho = 0.2
sigma = 1
cov = (sigma**2)*[[1,rho],[rho,1]]
mean1 = (0,0)
x1 = np.random.multivariate_normal(mean1, cov, (10))
mean1 = np.mean(x1)
cov1 = np.cov(x1)
print(cov1)
浏览 27提问于2019-10-02得票数 0
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将多元高斯分布拟合到给定的数据集
python、machine-learning
我需要拟合多变量高斯分布，即获得python中给定音频特征数据集的最接近多变量高斯的均值向量和协方差矩阵。音频特征(MFCC系数)是N×13矩阵，其中N约为4K。谁能概述一下python中适合这些数据的高斯分布的包和技术吗？
浏览 6提问于2014-12-01得票数 13
1回答
如何在不转换为np.cov的情况下计算np.nan值的矩阵上的pd.DataFrame？
python、python-3.x、pandas、numpy、covariance
我有下面的np.array
my_matrix = np.array([[1,np.nan,3], [np.nan,1,2], [np.nan,1,2]])
array([[ 1., nan, 3.],
[nan, 1., 2.],
[nan, 1., 2.]])
如果我在上面评估np.cov，我会得到：
np.cov(my_matrix)
array([[nan, nan, nan],
[nan, nan, nan],
[nan, nan, nan]])
但是如果我用pd.DataFrame.cov计算它，我得到一个不同的结果
浏览 0提问于2018-12-12得票数 7
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numpy.cov()异常：'float‘对象没有'shape’属性
python、arrays、numpy、attributeerror
我有一个不同植物物种的数据集，并且我将每个物种划分到不同的np.array中。
当试图从这些物种中生成高斯模型时，我必须计算每个不同标签的均值和协方差矩阵。
问题是:当在其中一个标签中使用np.cov()时，函数会抛出错误"'float‘object没有’shape‘属性“，我不能真正找出问题的来源。我使用的代码行如下所示：
covx = np.cov(label0, rowvar=False)
其中label0是形状(50,3)的数值，其中列表示不同的变量，每行是不同的观测值。
准确的错误跟踪是：
---------------------------------------
浏览 0提问于2017-08-14得票数 22
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如何用Pandas计算协方差矩阵
python、pandas、numpy、dataframe、covariance
我想知道如何用Pandas计算协方差矩阵。我既不是数据科学家，也不是金融专家，我只是一个普通的开发人员，与他的团队格格不入。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(252, 4)), columns=list('ABCD'))
print(df.cov())
所以，如果我这样做，我会得到这样的输出：
我发现这个数字很大，我希望它们接近于零。在获得保险之前，我需要计算回报吗？
有没有熟悉这个的人可以稍微解释一下，或者给我指出一个很好的解
浏览 1提问于2017-02-08得票数 6
3回答
在向量上使用numpy.cov会生成NANs。
python、numpy、covariance
下午好。
我面临着一项PCA任务，它只涉及到降低向量的维数。在这种情况下，我对二维矩阵不感兴趣，只对一个D维向量感兴趣，我想沿着它的K个主特征向量投影。
为了实现PCA，我需要检索这个向量的协方差矩阵。让我们尝试在一个示例向量上执行此操作：
someVec = np.array([[1.0, 1.0, 2.0, -1.0]])
我将这个向量定义为一个1X4矩阵，即一个行向量，以使其与numpy.cov兼容。将这个向量的协方差矩阵通过numpy.cov将产生一个标量协方差矩阵，因为numpy.cov假设特征在行中：
print np.cov(someVec)
1.58333333333
但这只是
浏览 2提问于2012-12-11得票数 1
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1回答
为什么numpy的协方差与手动计算略有不同？
python、numpy
我只是好奇，想问这个问题。当我手动计算一组数据的协方差矩阵时，为什么我的值与numpy的值略有不同？
我有两组数据X和Y
data = io.loadmat("datafile.mat")['data']
X = data[:,0]
Y = data[:,1]
协方差矩阵可以这样计算(通过查看X和X、X和Y、Y和X之间的相关性，等等)
n = len(X)
corXX = np.var(X)
corXY = (1/n)*np.dot(X - np.mean(X), Y - np.mean(Y))
corYY = np.var(Y)
covariance = np
浏览 9提问于2018-02-20得票数 4
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我可以使用dask创建一个multivariate_normal矩阵吗？
python、pyspark、dask、python-xarray、dask-distributed
与有些关联的是，我试图在dask中复制multivariate_normal：使用numpy，我可以使用以下方法创建具有指定协方差的多变量正常矩阵：
import numpy as np
n_dim = 5
size = 300
A = np.random.randn(n_dim, n_dim) # a matrix
covm = A.dot(A.T) # A*A^T is positive semi-definite, as a covariance matrix
x = np.random.multivariate_normal(size=300, mean=np.zeros(len(co
浏览 3提问于2020-09-15得票数 2
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MATLAB/Octave corr和Python numpy.correlate有什么区别？
python、matlab、numpy、octave、correlation
我正在尝试使用NumPy 1.8.0和Python2.7.3将MATLAB/Octave程序移植到Python。在将MATLAB函数转换为NumPy方法方面，我使用了，并取得了很大的成功，直到我想要计算两个矩阵之间的相关性。
第一个矩阵是40000x25浮点数，第二个矩阵是40000x1整数。在Octave中，我使用了corr(a,b)语句，得到了一个25x1的浮点数矩阵。在NumPy (numpy.correlate(a,b))中尝试相应的方法会产生一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>",
浏览 2提问于2013-05-23得票数 6
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快速计算python中数组中每个元素的特征向量
python、performance、numpy、scipy、vectorization
我想要计算数据数组的特征向量(在我的实际例子中，我是多边形云)。
为此，我编写了以下函数：
import numpy as np
def eigen(data):
eigenvectors = []
eigenvalues = []
for d in data:
# compute covariance for each triangle
cov = np.cov(d, ddof=0, rowvar=False)
# compute eigen vectors
vals, vecs = np.
浏览 7提问于2016-03-02得票数 3
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显示向量中每个值之间的协方差的协方差矩阵
python、statistics、covariance
有没有一个python函数可以让我计算一个n*n的自动协方差矩阵，显示向量a1，a2，a3...an中每个条目组合之间的协方差？我不能让np.cov这么做。我希望它看起来像这样：
cov(a1,a1) cov(a1,a2)... cov(a1,an)
cov(a2,a1) cov(a2,a2)...
...
cov(an,a1) ... cov(an,an)
如有任何帮助，我们不胜感激！干杯，莉娜
浏览 6提问于2017-07-07得票数 0
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A的协方差可以用来计算A'*A吗？
python、numpy、matrix-multiplication、covariance
我正在用python做一个基准测试，用不同的方法来计算A'*A，A是一个N x M矩阵。最快的方法之一是使用numpy.dot()。
我很好奇，我是否可以使用numpy.cov() (它给出协方差矩阵)通过某种方式改变权重或以某种方式预处理A矩阵来获得相同的结果？但我没有成功。有没有人知道乘积A'*A和A的协方差之间有什么关系，其中A是一个有N行/观察值和M列/变量的矩阵？
浏览 29提问于2017-12-20得票数 0
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3回答
用Python和Numpy计算协方差
python、numpy、covariance
我正在尝试找出如何使用Python Numpy函数cov计算协方差。当我传递两个一维数组时，我得到了一个2x2的结果矩阵。我不知道该怎么做。我不擅长统计，但我相信这种情况下的协方差应该是一个单一的数字。就是我要找的。我自己写的：
def cov(a, b):
if len(a) != len(b):
return
a_mean = np.mean(a)
b_mean = np.mean(b)
sum = 0
for i in range(0, len(a)):
sum += ((a[i] - a_mean) * (
浏览 6提问于2013-03-10得票数 68
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Numpy协方差命令返回矩阵的维数比输入多
python、numpy、covariance
我有一个任意行向量"u“和一个任意矩阵"e”如下：
u = np.resize(np.array([8,3]),[1,2])
e = np.resize(np.array([[2,2,5,5],[1, 6, 7, 4]]),[4,2])
np.cov(u,e)
array([[ 12.5, 0. , 0. , -12.5, 7.5],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[-12.5, 0. , 0. , 12.5, -7.
浏览 0提问于2018-05-17得票数 0
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