numpy.ma.corrcoef

numpy.ma.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<class 'numpy._globals._NoValue'>, allow_masked=True, ddof=<class 'numpy._globals._NoValue'>) [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. в numpy.corrcoef.

Параметры:

x : array_like Одномерный или двумерный массив, содержащий несколько переменных и наблюдений. Каждая строка x представляет переменную, а каждый столбец — отдельное наблюдение всех этих переменных. Также см. rowvar ниже. y : array_like, необязательно Дополнительный набор переменных и наблюдений. y имеет такую же форму, как x. rowvar : bool, необязательно Если rowvar равно True (по умолчанию), то каждая строка представляет переменную, а столбцы содержат наблюдения. 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. allow_masked : bool, необязательно Если True, значения с маской распространяются попарно: если значение замаскировано в x, соответствующее значение замаскировано в y. Если False, вызывается исключение. Поскольку bias устарело, этот аргумент должен обрабатываться только как ключевой, 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 bias и ddof. Это сделано 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.