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numpy中的方差、协方差、相关系数

时间:2019-04-12 00:45:13      阅读:1172      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:一维数组   port   参考   使用   返回   ova   数组   oval   资料   

一、np.var

数学上学过方差:
$$D(X)=\sum_{i\in [0,n)} ({x-\bar{x}})^2 $$
np.var实际上是均方差。
函数原型:numpy.var(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=<class numpy._globals._NoValue>)
计算张量a在axis轴上的方差

  • a:一个ndarray,不一定是一维
  • axis:可取值为None,int,int元组。当取值为None时,会把张量a展平成一维数组;当指定一个或多个int时,沿着axis指定的轴计算方差,其它轴的形状会保留。
  • dtype:在计算方差的时候使用的数据类型,如果a是int类型的张量,计算方差时也会使用float32类型
  • out:放置计算结果的数组,主要用于节省空间,out的维度必须保证正确
  • ddof:int,ddof是“Delta Degrees of Freedom”,表示自由度的个数,在计算方差时,分子是各个值和均值的差的平方之和,分母为(N-ddof)
  • keepdims:是否保留a的形状

返回值variance是一个ndarray

import numpy as np

a = np.random.randint(0, 10, (2, 3))
print(a)
print(np.var(a))
print(np.var(a, axis=0))
print(np.var(a, axis=1))
print(np.var(a, keepdims=True))
print(np.var(a, axis=0, keepdims=True))
print(np.var(a, axis=(0, 1)))

输出为

[[2 1 5]
 [7 3 0]]
5.666666666666667
[6.25 1.   6.25]
[2.88888889 8.22222222]
[[5.66666667]]
[[6.25 1.   6.25]]
5.666666666666667

关于ddof

import numpy as np

a = np.random.randint(0, 10, 4)
print(np.var(a), '=',np.sum((a - np.mean(a)) ** 2) / len(a))
ddof = 1
print(np.var(a, ddof=ddof), '=',np.sum((a - np.mean(a)) ** 2) / (len(a) - ddof))

二、np.cov

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

数学上的协方差的定义:
$$ cov(X,Y)= (X-\bar{X})\cdot (Y-\bar{Y}) $$
此式中,X和Y皆为向量。
方差是特殊的协方差D(X)=cov(X,X)
但是,D(X)=cov(X,X)这个式子是一种有偏估计,真正的无偏估计分母是(len(a)-1)。

a = [1, 2, 3, 4, 6] 
print(np.cov(a), np.var(a) * len(a) / (len(a) - 1))

三、np.correlate

相关系数的定义
$$\ro(X,Y)=\frac{cov(X,Y)}{\sqrt{cov(X,X)\times cov(Y,Y)}}$$
函数原型:numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<class ‘numpy._globals._NoValue‘>, ddof=<class ‘numpy._globals._NoValue‘>)

参考资料

PCA实现

numpy中的方差、协方差、相关系数

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原文地址:https://www.cnblogs.com/weiyinfu/p/10693445.html

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