Ковариация в Python NumPy

В этом руководстве будет представлен метод вычисления ковариации между двумя массивами NumPy в Python.

Ковариация с функцией numpy.cov()

В статистике ковариация - это мера изменения одной переменной при изменении другой переменной. Ковариация показывает, насколько изменяется одна переменная, если изменяется другая. Мы можем вычислить ковариацию между двумя массивами NumPy с помощью функции numpy.cov(a1, a2) в Python.

Топ 5 направлений в ...
Топ 5 направлений в Азии для цифровых кочевников

Здесь a1 представляет собой набор значений первой переменной, а a2 представляет собой набор значений второй переменной. Функция numpy.cov() возвращает двумерный массив, в котором значение с индексом [0][0] представляет собой ковариацию между a1 и a1, значение с индексом [0][1]- ковариация между a1 и a2, значение с индексом [1][0]- ковариация между a2 и a1, а значение с индексом [1][1] ковариация между a2 и a2. См. Следующий пример кода.

import numpy as np

array1 = np.array([1,2,3])
array2 = np.array([2,4,5])

covariance = np.cov(array1, array2)[0][1]
print(covariance)

Выход:

1.5

Сначала мы создали два массива NumPy array1 и array2 с помощью функции np.array(). Затем мы вычислили ковариацию с помощью np.cov(array1, array2)[0][1] и сохранили результат в переменной covariance. В конце концов, мы распечатали значение внутри переменной covariance.