为什么在 numpy 的协方差函数之后有一个列表?

Question

每当我发现 2 个数组的协方差时，我总是看到它像 (np.cov(X，Y([0,1](

[0,1] 有什么用途？

Answer 1

对于两个 1d 数组x和y，np.cov(x, y)返回：

np.array([[variance(x),      covariance(x, y)],
[covariance(y, x), variance(y)     ]])

因此，对于协方差，您需要 [0,1] 项。

当配制成cov(x ,y)时，numpy会产生np.cov(X)X = np.stack(x, y, axis = 1)

之所以出现混淆，是因为对于np.cov(X)来说，它实际上同时针对许多向量进行了优化，X.shape = (m, n)和np.cov(X)[i,j]，i, j < n是行i和j之间的协方差。 而行i和i的协方差只是行i的方差。