将协方差表转换为numpy中的协方差矩阵的最简单方法
是使用numpy库中的cov函数。cov函数可以计算给定数据的协方差矩阵。
协方差矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示对应变量之间的协方差。协方差是衡量两个变量之间关系的统计量，它描述了两个变量的变化趋势是否一致。
下面是使用numpy中的cov函数将协方差表转换为协方差矩阵的示例代码：
import numpy as np
# 假设协方差表为cov_table
cov_table = [[1.0, 0.5, 0.3],
[0.5, 1.0, 0.2],
[0.3, 0.2, 1.0]]
# 将协方差表转换为numpy中的协方差矩阵
cov_matrix = np.array(cov_table)
print("协方差矩阵：")
print(cov_matrix)输出结果为：
协方差矩阵：
[[1. 0.5 0.3]
[0.5 1. 0.2]
[0.3 0.2 1. ]]在这个示例中，我们假设协方差表为一个3x3的二维列表cov_table。通过将cov_table转换为numpy数组cov_matrix，我们可以得到对应的协方差矩阵。
需要注意的是，numpy的cov函数默认假设每一列代表一个随机变量，每一行代表一个观测值。如果协方差表的形式与此不符，可能需要进行转置或调整数据结构。
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相关·内容
这是我在网上找到的代码
d0 = pd.read_csv('./mnist_train.csv')
labels = d0.label.head(15000)
data = d0.drop('label').head(15000)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
standardized_data = StandardScaler().fit_transform(data)
#find the co-variance matrix which is : (A^T * A)/n
sample_d
浏览 0提问于2019-01-31得票数 2
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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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我正在使用python查找两个图像之间的协方差矩阵，例如大小为(N，N)的图像，但numpy.cov或numpy.corrcoef总是返回一个大小为(2N，2N)的矩阵，我不明白这一点。协方差矩阵不是和N，N阵列的大小相同吗？
浏览 1提问于2017-09-22得票数 0
3回答
我尝试使用numpy.apply_along_axis，但这似乎只在应用的函数折叠维度时起作用，而不是在展开维度时起作用。
示例：
def dup(x):
return np.array([x, x])
a = np.array([1,2,3])
np.apply_along_axis(dup, axis=0, arr=a) # This doesn't work
我期待下面的矩阵(注意它的维度是如何从输入矩阵a扩展的)：
np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
在R中，这将由plyr包中的**ply函数集完成。如何使用numpy完成此操作
浏览 1提问于2015-04-29得票数 2
1回答
我需要做以下工作
b = numpy.random.randn(50001,2)
cof = numpy.corrcoef(b)
c= b>=0.3
return np.dot(c, np.ones([50001,1]))
它给我抛出了一个分段错误。
另外，如果我尝试使用稀疏矩阵，例如：
asp = scipy.sparse.csc_matrix(c)
我得到了一个分段错误
如果矩阵大小较小，则转换工作。
有什么建议吗？
浏览 0提问于2012-06-14得票数 2
1回答
Numpy协方差矩阵非
、、、、
我知道numpy.cov计算给定N维数组的协方差。
我可以看到认为正常化是由(N-1)完成的。但就我的具体情况而言，协方差矩阵是由以下方法给出的：
其中xi是数量。i和j是垃圾桶。
从上面的方程可以看出，这个协方差矩阵是用(N-1)/N规范的。
实现上述规范化
numpy.cov，，，，‘(N-1)2/N’**，能简单地乘以从得到的协方差矩阵，从而得到上述归一化吗？对吗？
或者应该在bias numpy.cov__？中使用参数。如果是，怎么做？
浏览 1提问于2015-07-06得票数 2
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我正处于理解回归标准错误的过程中，我对每个术语的定义都有一定的了解。
据我所知，标准误差的定义是衡量一个估计的统计精度，等于这类估计的大量人口的理论分布的标准差。
现在标准差是方差的平方根。因此，如果我们得到系数的方差，我们就会得到标准误差。据我所知，系数的方差是Vb，其中b是所有估计系数的矩阵，其中X是包含X0=1的因变量矩阵。
但是当我搜索Varb的方程时，我得到了Varb的一个方程，它实际上是Var-协方差矩阵，在这个矩阵的诊断和标准差的诊断中，方差是通过这个矩阵的平方根得到的。
这让我感到困惑，好像诊断是系数的方差，为什么方差协方差矩阵被定义为Vb？我想我在某个地方失去
浏览 1提问于2017-03-20得票数 0
10回答
数值协方差矩阵
、、
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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numpy.random.multivariate_normal(mean，cov，大小)
我有一个N点和X维的数据集。因此，当我计算numpy.mean(data，axis=0)和numpy.cov(data)时，在numpy.random.multivariate_normal(mean )中使用平均值和cov值。它抛出以下错误
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "mtrand.pyx", line 3986,
浏览 7提问于2013-03-02得票数 2
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下面提供了示例数据。
data <- data.frame(normal_return = c(0.02012, 0.03488, 0.00418, 0.01780, 0.00563, -0.00187),
log_return = c(0.01992, 0.03429, 0.00418, 0.01764, 0.00562, -0.00187))
如何计算日志返回序列的协方差矩阵，同时使用返回和返回平方。
这仅仅是使用cov()函数吗？
浏览 2提问于2022-01-20得票数 0
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1回答
我在试着把一个相关矩阵变成协方差矩阵。
导入一些数据后，我发现了协方差(sigma_a)
sigma_a = (sigma_d + (mu_d'+1)*(mu_d+1)).^N - (mu_d'+1).^N *(mu_d+1).^N;
它返回..。
0.1211 0.0231 0.0422 0.0278 0.0411 0.0354 0.0289 0.0366 0.0343 0.0165
0.0231 0.0788 0.0283 0.0242 0.0199 0.0248 0.0219
浏览 5提问于2018-11-07得票数 1
在matlab中，很容易生成一个具有均值和标准差的正态分布随机向量。来自help randn的：
从均值为1，标准差为2的正态分布中生成值。r=1+2。*randn(100，1)；
现在我有一个协方差矩阵C，我想生成N(0，C)。
但是我怎么能这样做呢？
来自随机帮助:从具有指定均值向量和协方差矩阵的二元正态分布生成值。mu =1 2，Sigma =1 .5，.5 2，R=chol(Sigma)，z=repmat(µ，100，1)+ randn(100,2)*R；
但我不知道他们到底在这里做什么。
浏览 1提问于2010-12-06得票数 4
1回答
模拟相关多元数据
、、、、
我试图从历史飓风数据中得到合成的结果。在我的问题中，飓风是由一组描述符(即风暴大小、风暴强度、风暴速度和风暴方向)参数化的--所有这些都引用了飓风穿过某些海岸线时的值。这些实现将用于对飓风引发的洪水进行概率预测。假设历史飓风数据来自某种潜在的多元分布。其想法是从这种基本分布(保持矩、相关、物理界，如正风暴大小等)中提取更多的样本。
我已经实现了最近邻高斯色散方法，由泰勒和汤普森提出的技术改进-发表在计算统计和数据分析，1986年。我想看看有没有更好的方法来做这件事。
数据样本(1940-2005年墨西哥湾飓风)：
def TT_alg(data_list, sample_size,
浏览 2提问于2013-09-28得票数 2
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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尝试通过和贯穿学习PCA，但有趣的是，当我使用numpy和sklearn时，我得到了不同的协方差矩阵结果。
numpy结果与这个解释文本相匹配，但sklearn的结果与两者不同。
是否有理由这样做呢？
d = pd.read_csv("example.txt", header=None, sep = " ")
print(d)
0 1
0 0.69 0.49
1 -1.31 -1.21
2 0.39 0.99
3 0.09 0.29
4 1.29 1.09
5 0.49 0.79
6 0.19 -0.31
7 -0.81
浏览 3提问于2015-10-12得票数 1
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我试图在矩阵中计算观察的概率，其中行是观察，列是使用python的特性。即使使用随机矩阵，我也总是会出现奇异矩阵错误，因此我怀疑我的代码有问题：
from scipy.stats import multivariate_normal
import numpy as np
def get_mean(x, axis=0):
return x.mean(axis=axis)
def get_sigma(x):
return np.cov(x, rowvar=False)
def get_probabilities(x, mu, sigma):
return multivari
浏览 0提问于2018-03-23得票数 1
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我正在使用Python3.6进行数据拟合。最近，我遇到了下面的问题，我缺乏经验，所以我不知道如何处理这个问题。
如果在同一组数据点上使用numpy.polyfit(x，y，1，cov=True)和scipy.curve_fit(lambda: x，a，b: a*x+b，x，y)，则得到几乎相同的系数a和b，但scipy.curve_fit的协方差矩阵的值约为numpy.polyfit值的一半。
由于我想使用协方差矩阵的对角线来估计系数的不确定性(u =numpy.sqrt(numpy.diag(Cov)，所以我有三个问题：
哪个协方差矩阵是正确的(我应该使用哪一个)？
为什么会有区别？
浏览 3提问于2018-08-23得票数 7
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1回答
numpy数组子设置误差
、、、
我有一个类型为numpy稀疏矩阵的A1
scipy.sparse.dok.dok_matrix
带整数值。我试图用它来子集另一个类型的整数矩阵A2
numpy.matrixlib.defmatrix.matrix
通过
A2[A1>0]
它们都有形状(1,10000)。虽然它使用起来很好
A1[A1>0]
我得到以下错误：
>> A2[A1>0]
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-250-19959d659dc5>", line 1, in <
浏览 5提问于2017-10-30得票数 0
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2回答
什么？：
我试图通过page_id获得维基百科页面的页面对页链接图(矩阵)，格式如下：
from1 to1 to2 to3 ...
from2 to1 to2 to3 ...
...
为什么？：
我正在寻找数据集(来自维基百科的网页)来尝试PageRank。
问题：
在pages-articles.xml上，可以下载具有这种格式的XML：
<page>
<title>...</title>
<id>...</id> // pageid
<text>...</text>
</p
浏览 3提问于2012-10-01得票数 5
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2回答
高斯混合模型中矢量的采样部分
、、、、
我只想从高斯矩阵的平均值和协方差矩阵中提取一个向量的一些元素。
具体地说：
我用高斯混合模型(GMM)计算数据。我正在使用以下步骤和学习技巧：
下贱
获取GMM的均值和协方差(例如，5个组件)
取其中一个样本，只对缺失的值进行采样。其他值保持不变。
重复几次
我在这里看到了两个问题。(A)如何从高斯求和中取样，(B)如何仅取向量的一部分。我想这两个问题可以同时解决。对于(A)，我可以使用拒绝抽样或逆变换抽样，但我觉得在numpy中有更好的方法利用多元正态分布发生器。或者其他一些有效的方法。对于(B)，我只需要用一个已知样本值的高斯变量乘以一个参数。对吗？
我更喜欢pyt
浏览 5提问于2014-10-18得票数 1
1回答
我正在使用神经网络进行语义分割(人类解析)，类似于将人的照片作为输入，神经网络告诉我们每个像素最有可能是头部、腿部、背景或人体的其他部分。算法运行流畅，并给出一个numpy.ndarray作为输出。数组的形状是(1,23,600,400)，其中600x400是输入图像的分辨率，23是类别的数量。3d矩阵看起来像23层堆叠的2d矩阵，其中每一层都使用浮点矩阵来告知每个像素属于该类别的可能性。
为了使矩阵可视化，如下图所示，我使用numpy.argmax将3d矩阵压缩成一个2d矩阵，该矩阵包含最可能的类别的索引。但我不知道如何继续获得我想要的可视化效果。
编辑
实际上，我可以用一种微不足
浏览 19提问于2018-07-24得票数 1
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我正在尝试按列关联两个矩阵。即，将第一矩阵的第一列与第二矩阵的第一列相关，依此类推。在numpy中，我这样做：
np.corrcoef(x, y, axis=0)
它工作得很好。该命令的Tensorflow等价物是什么？
我尝试使用streaming_pearson_correlation，但它将所有列关联在一起，而不是提供每个列的结果。
作为最后的手段，我正在考虑将张量拆分成单独的列张量，但我猜这会有性能成本。
我知道我可以将numpy封装在py_func中，但它不能在GPU上运行。
提前感谢你的帮助。
浏览 2提问于2017-05-08得票数 2
在这里，我在计算Pearson的相关性，这样我就能计算出每一个比较。
x = pd.DataFrame({'a':[3,6,4,7,9],'b':[6,2,4,1,5],'c':[7,9,1,2,9]},index=['aa','bb','cc','dd','ee']).T
y = pd.DataFrame({'A':[9,4,1,3,5],'B':[9,8,9,5,7],'C':[1,1,3,1,2]},index=[
浏览 6提问于2022-07-26得票数 0
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1回答
我有数据，我需要中心和规模，所以这是围绕着原点。然后需要旋转数据，使最大方差的方向在x轴上。然后计算数据的平均值和协方差。我需要协方差矩阵的第一个元素是1，我认为这是通过调整比例因子来完成的，但是我不知道标度因子应该是什么。
为了使数据中心化，我取掉平均值，然后旋转，我使用SVD，但是缩放仍然是我的问题。
signature = numpy.loadtxt(name, comments = '%', usecols = (0,cols-1))
signature = numpy.transpose(signature)
#SVD to get D so that data c
浏览 2提问于2012-04-05得票数 0
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3回答
我经常使用R，我是Python的新手。在R中，给出了给定矩阵的计算平均值、cov和cor的演示如下：
X = matrix(c(1,0.5,3,7,9,6,2,8,4), nrow=3, ncol=3, byrow=FALSE)
X
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 1.0 7 2
# [2,] 0.5 9 8
# [3,] 3.0 6 4
M = colMeans(X) # apply(X,2,mean)
M
# [1] 1.500000 7.333333 4.666667
S = cov(X)
S
# [,1]
浏览 1提问于2018-11-02得票数 1
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2回答
我需要计算矩阵列表的和，但是，我不能使用np.sum，即使是axis=0，我也不知道为什么。目前的解决方案是一个循环，但有更好的方法吗？
import numpy as np
SAMPLE_SIZES = [10, 100, 1000, 10000]
ITERATIONS = 1
MEAN = np.array([1, 1])
COVARIANCE = np.array([[1, 0.5], [0.5, 1]])
for sample_size in SAMPLE_SIZES:
max = -1
for i in range(ITERATIONS):
xs =
浏览 6提问于2016-09-14得票数 1
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当我以下列方式编写代码时：
from numpy import *
H = array([1,1])
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了与H相同的矩阵，而不是H的转置。
但是，当我以如下方式改变矩阵H时：
from numpy import *
H = array(([1,1],[2,3]))
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了H的转位。
我不明白这里发生了什么。它是使用转置函数的方式，还是定义矩阵的方式？
浏览 0提问于2018-08-26得票数 0
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我目前正在尝试用numpy实现特征脸，但它似乎在我的32位Linux系统上遇到了困难(我使用32位，因为以前对64位的闪存和java的支持不好，我的处理器是64位的…)。，因为当尝试将两个向量相乘以得到一个矩阵(向量*转置向量)时，numpy会给我
ValueError: broadcast dimensions too large.
我读到这是由于内存太少，可以用64位来解决。有什么方法可以绕过这一点吗？矩阵将是528000*528000个元素。根据我的论文，协方差矩阵需要这个大矩阵(将所有这些大矩阵相加，然后除以矩阵的数量)。
我的代码片段看起来像这样(我不明白为什么numpy给我一个矩阵
浏览 2提问于2011-06-23得票数 2
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我试图从两个二维数组中计算出每对行之间的Pearson相关系数。然后，根据关联矩阵的对角线元素对行/列进行排序。首先，相关系数矩阵(即“ccmtx”)是根据下列代码中的一个随机矩阵(即“randmtx”)计算的：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr
def correlation_map(x, y):
n_row_x = x.shape[0]
n_row_y = x.shape[0]
ccmtx_xy = np.empty((n_row_
浏览 2提问于2017-07-19得票数 1
1回答
我现在正在学习子空间方法来对手写数字进行分类。子空间方法需要一个自相关矩阵，我发现np.corrcoef()可以计算这个矩阵.
在np.corrcoef()的文档中，默认情况下，“每行代表一个变量，列中有观察”。因此，我转换输入数据，因为每一行都是一个观察(4132个obs，784个vars)。
但是，函数返回一个包含info的数组，或者返回带有transposing的NaNs。然后，我无法计算特征值和特征向量。
如果不进行转置，我可以很好地计算，但这不是我想要的(一个(4132,4132)形状数组)。我不明白为什么会这样。
这是我的密码：
X = train[train["label
浏览 0提问于2018-08-03得票数 0
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我正在自学如何使用扩展卡尔曼滤波器，并编写了一个误差和协方差都收敛的滤波器。然而，协方差立即下降到几乎收敛的值。
在第一次迭代期间，在协方差更新步骤(P= (I- KH )Pminus)，KH的一些对角线变为1。这导致新协方差P的相应对角线接近于零。
这是EK过滤器的“正常”现象还是bug？
我试着增加协方差噪声，但这似乎没有太大影响。此外，我一直在检查我的H矩阵，但没有发现任何错误。由于状态估计和协方差都收敛，我是否可以假设K不太可能有错误？
浏览 1提问于2018-10-18得票数 0
2回答
如何用Pandas计算协方差矩阵
、、、、
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
这是代码：
p=[1,2,3,4]
q=[4,5,6,7]
z,n=numpy.polyfit(p,q,1,cov=True)
它给了我这样的信息：
4z，n=np.polyfit(p，q,1，cov=True)
C:\Users\Rekha\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\polynomial.py (x，y，deg，rcond，full，w，cov)
601 # Plus，它给出了一个稍保守的不确定性估计。
602 if len(x) <= order + 2：
-> 603提高ValueError(“数据点数必须超过+2”60
浏览 1提问于2017-09-24得票数 1
我从4个时间序列开始，标有A，B，C，D。
我产生了以下情况：
平均值的4x1矩阵。
标准偏差的4x1矩阵。
一个4x4 ，从每个时间序列中抽取30个样本。
什么是Matlab代码来生成一个4x1的随机变量矩阵，保持时间序列之间的相关性完整？
(原因:这是蒙特卡罗模拟的第一阶段)。
浏览 0提问于2011-06-08得票数 3
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1回答
当将一条直线拟合到一组数据时，加上误差加权，我期望多元拟合返回一个2x2协方差矩阵，从这个矩阵中，我可以将对角元素平方根化，以求系数中的不确定性，但我没有。
下面是一个最低限度的工作示例：
from numpy import polyfit
x=[1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.]
y=[1.,3.,2.,4.,5.,6.,6.,8.,9.]
yerr=[10.,5.,3.,2.,10.,10.,10.,10.,10.]
linear = polyfit(x,y, 1, w=yerr, full=True)
print(linear)
产出：
(array([ 0.
浏览 2提问于2014-03-22得票数 3
回答已采纳
1回答
我希望更好地理解由scikit learn的LDA对象返回的covariance_属性。
我确信我遗漏了一些东西，但我希望它是与输入数据相关的协方差矩阵。但是，当我将.covariance_与numpy.cov()返回的协方差矩阵进行比较时，我得到了不同的结果。
有人能帮我理解一下我错过了什么吗？感谢并乐于提供任何其他信息。
请在下面找到一个简单的例子来说明差异。
import numpy as np
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# Sample Data
X = np.array(
浏览 24提问于2019-12-22得票数 0
1回答
所以我刚开始用python做统计/机器学习，我用线性代数计算协方差矩阵。
例如：
import sklearn.preprocessing as pre
import pandas as pd
import numpy as np
cols = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'classification']
iris = pd.read_csv('data/iris.data', names=cols
浏览 2提问于2020-03-16得票数 1
回答已采纳
在“机器学习数学”一书中，我正在学习PCA算法的理论和实现，并在https://colab.research.google.com/github/mml-book/mml-book.github.io/blob/master/tutorials/tutorial_pca.ipynb中完成了正式的教程笔记本。
从编码器-解码器的角度看，如
📷
结果表明，该算法可以描述为一个线性、有损的自动编码器.具体来说，中心数据矩阵X\in \mathbb{R}^{D\times N}，其中N, D分别是样本数和样本维数。编码器部分是：
Z=B^TX\in \mathbb{R}^{M\times N}
浏览 0提问于2023-01-03得票数 0
正如标题所述，我正在尝试从lme4 (或其他包)中提取矩阵？对象。为了准确地说明我想要什么，我认为最简单的方法是参考SAS文档：
方差-随机效应的协方差矩阵
在SAS表示法中，这个矩阵称为G，是随机效应参数γ的方差协方差矩阵。通过在PROC混合和输出传递系统中使用选项"G“，您可以获得G作为一个矩阵。
我知道，一旦我有了伽玛的方差分量和维数，手工构造这个矩阵就比较简单了。尽管如此，我还是希望有一个更简单的方法。
混合模型方程解
在SAS表示法中，这些被称为C。通过在PROC混合和输出传递系统中使用"MMEQSOL“选项，您要求给出混合模型方程的解，以及倒系数矩阵。我对后者感兴趣
浏览 0提问于2017-11-15得票数 1
2回答
在数据集(X，Y，Yerr)上进行最小二乘多项式拟合，得到拟合参数的协方差矩阵。此外，由于我有许多数据集，CPU时间是一个问题，所以我正在寻找一个分析(=快速)的解决方案。我发现了以下(非理想的)选项：
numpy.polyfit做拟合，但不考虑误差Yerr，也不返回协方差；
numpy.polynomial.polynomial.polyfit确实接受Yerr作为输入(以权重的形式)，但也不返回协方差；
scipy.optimize.curve_fit和scipy.optimize.leastsq可以被裁剪成拟合多项式并返回协方差矩阵，但作为迭代方法，这些方法比polyfit例程(产生解析解
浏览 3提问于2012-10-08得票数 3
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在R中手动创建相关矩阵
、、、
我有一个关联表来自我想要导入到R中的一本书。
最终目标是使用cor2cov函数将该相关矩阵转换为协方差矩阵。但是，为了做到这一点，我需要首先将所有这些值读入corr.mat数据类型。我该怎么做？我是否首先将这些值作为数据读取？还是作为载体？
谢谢!
浏览 3提问于2022-02-27得票数 0
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我使用numpy.polyfit来拟合观察结果。多元拟合给出了多项式的估计系数，并给出了估计系数的误差协方差矩阵。很好。现在，我想知道是否有方法来估计估计曲线周围的+/- 1西格玛不确定度。
我知道MatLab可以做到这一点()，但我没有找到在python中实现它的方法。
浏览 0提问于2015-02-13得票数 3
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嗨，我试图从一个CSV中生成一个维数约为24,000的邻接矩阵，其中两列显示一对基因的组合，另一列为1's，以表示当前的interaction....My目标是使它成为正方形，并为不在这两列中的组合填充零。
我正在使用下面的Python脚本
import numpy as np
from scipy.sparse import coo_matrix
l, c, v = np.loadtxt("biogrid2.csv", dtype=(int), skiprows=0, delimiter=",").T[:3, :]
m =coo_matrix((l,
浏览 0提问于2018-10-01得票数 1
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我的术语文档矩阵是一种numpy矩阵格式，我有一本字典来表示术语文档矩阵。
有什么办法我可以很容易地把这两个传递到Gensim的LDA模型吗？
tdMatrix = np.load('tdmatrix.npy')
dictionary = cPickle.load(open('dictionary.p', 'r')) # stores term represented by each column
我能把这个传给gensim.models.ldamodel.LDA吗？
浏览 3提问于2014-12-01得票数 3
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我尝试用以下代码生成多个相关的随机数：
MultivariateNormalDistribution mnd = new MultivariateNormalDistribution(means,
covariances);
double vals[] = mnd.sample();
不幸的是，在运行了几次之后，我不得不意识到我得到的数字根本不相关。协方差矩阵似乎不会影响分布。
有没有可能我误解了这个方法，有人能解释一下如何正确使用这个方法吗？
贾马尔·阿姆克
浏览 12提问于2017-02-26得票数 1
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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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我有一个m*n维数的矩阵M。M包含n个数据，每个数据都有m维，且m比n大。
现在我的问题是，如何计算PCA of M，使用OpenCV中的SVD来保持总负载或能量的99%<code>E 213</code>的特征向量，步骤或步骤是什么？
浏览 2提问于2013-04-18得票数 2
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(在你告诉我之前，是的，我知道你永远不应该颠倒矩阵。不幸的是，在我的计算中，我构造了一个矩阵，它必须以某种方式倒置。)
我有一个很大的矩阵M，它是病态的.numpy.linalg.cond(M)输出一个大小为e+22的值。矩阵M为(1000,1000)形。
当然，numpy.linalg.inv()会导致许多精度错误。所以，我用numpy.linalg.solve()来反演矩阵。
考虑矩阵逆A^{-1}是由A * A^{-1} = Identity定义的。numpy.linalg.solve()计算精确解x，即满秩线性矩阵方程ax = b。
因此，我定义了恒等矩阵：
import numpy
浏览 4提问于2015-07-06得票数 3
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我想随机抽取给定均值和协方差矩阵的样本。在numpy中，我可以使用函数来做这件事。与此对应的Tensorflow是什么？
在我的例子中，数据是2-D的。因此，均值将是维度张量(batch_size，1)中的最小张量，并且均值列表的长度将为2。
浏览 0提问于2017-10-18得票数 0
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