numpy.corrcoef
-
numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<class numpy._globals._NoValue>, ddof=<class numpy._globals._NoValue>)[source] -
Возвращает коэффициенты корреляции Пирсона.
Для получения более подробной информации обратитесь к документации для
cov. Связь между матрицей коэффициентов корреляции,R, и матрицей ковариаций,C, такова:
Значения
Rнаходятся в диапазоне от -1 до 1 включительно.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, что иx.rowvar : bool, необязательно
Если
rowvarравно True (по умолчанию), то каждая строка представляет переменную, а наблюдения находятся в столбцах. В противном случае связь транспонируется: каждый столбец представляет переменную, а строки содержат наблюдения.bias : _NoValue, необязательно
Не оказывает влияния, не использовать.
Устарело начиная с версии 1.10.0.
ddof : _NoValue, необязательно
Не оказывает влияния, не использовать.
Устарело начиная с версии 1.10.0.
Возвращает: R : ndarray
Матрица коэффициентов корреляции переменных.
См. также
-
cov - Матрица ковариаций
Примечания
Из-за округления с плавающей точкой результирующий массив может быть не эрмитовым, диагональные элементы могут не быть равны 1, а элементы могут не удовлетворять неравенству abs(a) <= 1. Действительные и мнимые части усекаются до интервала [-1, 1] в попытке улучшить ситуацию, но это не сильно помогает в комплексном случае.
Эта функция принимает, но игнорирует аргументы
biasиddof. Это для обеспечения обратной совместимости с предыдущими версиями этой функции. Эти аргументы не влияли на значения возвращаемых данных 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-1.13.0/reference/generated/numpy.corrcoef.html