Python numpy.corrcoef函数方法的使用

NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中corrcoef方法的使用。

numpy.corrcoef

numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<no value>, ddof==<no value>)    [source]

返回皮尔逊积矩相关系数。

请参阅cov的文档以获取更多详细信息。相关系数矩阵R和协方差矩阵C之间的关系为


R的值在-1和1之间(含-1)。

参数 :

x :array_like

一维或二维数组,其中包含多个变量和观察值。 

x的每一行代表一个变量,

每列代表所有这些变量的单个观察值。另请参见下面的rowvar。

y :array_like, 可选

一组额外的变量和观察值。 y与x具有相同的形状。

rowvar :bool, 可选

如果rowvar为True(默认值),则每一行代表一个变量,

各列中带有观察值。 否则,该关系将转置:每一列代表一个变量,而行包含观察值。

bias :_NoValue, 可选

没有效果,请不要使用。 从1.10.0版开始不推荐使用。

ddof :_NoValue, 可选

没有效果,请不要使用。 从1.10.0版开始不推荐使用。

返回值 :

R :ndarray

变量的相关系数矩阵。

Notes

由于浮点舍入,结果数组可能不是Hermitian,对角元素可能不是1,并且这些元素可能不满足不等式abs(a)<=1。实部和虚部均裁剪为区间[-1 ,[1]试图改善这种情况,但在复杂情况下并没有太大帮助。

该函数接受但放弃参数bias和ddof。这是为了与该功能的先前版本向后兼容。这些参数对函数的返回值没有影响,可以在此版本和以前的numpy版本中安全地忽略它们。

推荐阅读
cjavapy编程之路首页