numpy.ma.corrcoef
-
numpy.ma.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<class numpy._globals._NoValue at 0x40b6a26c>, allow_masked=True, ddof=<class numpy._globals._NoValue at 0x40b6a26c>)[source] -
Возвращает коэффициенты корреляции Пирсона.
За исключением обработки пропущенных данных, эта функция делает то же самое, что и
numpy.corrcoef. Более подробную информацию и примеры см. вnumpy.corrcoef.Параметры: x : array_like
Одномерный или двумерный массив, содержащий несколько переменных и наблюдений. Каждая строка
xпредставляет переменную, а каждый столбец — одно наблюдение за всеми этими переменными. Также см.rowvarниже.y : array_like, необязательно
Дополнительный набор переменных и наблюдений.
yимеет такую же форму, какx.rowvar : bool, необязательно
Если
rowvarравно True (по умолчанию), то каждая строка представляет переменную, а столбцы содержат наблюдения. В противном случае, отношение транспонируется: каждый столбец представляет переменную, а строки содержат наблюдения.bias : _NoValue, необязательно
Не оказывает влияния, не использовать.
Устарело начиная с версии 1.10.0.
allow_masked : bool, необязательно
Если True, маскированные значения распространяются попарно: если значение замаскировано в
x, соответствующее значение замаскировано вy. Если False, возникает исключение. Посколькуbiasустарело, этот аргумент необходимо использовать только в качестве ключевого слова, чтобы избежать предупреждения.ddof : _NoValue, необязательно
Не оказывает влияния, не использовать.
Устарело начиная с версии 1.10.0.
См. также
-
numpy.corrcoef - Эквивалентная функция в модуле NumPy верхнего уровня.
-
cov - Оценить ковариационную матрицу.
Примечания
Эта функция принимает, но игнорирует аргументы
biasиddof. Это для обратной совместимости с предыдущими версиями этой функции. Эти аргументы не влияли на значения возвращаемых результатов функции и могут быть безопасно проигнорированы в этой и предыдущих версиях numpy. -
© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.ma.corrcoef.html