numpy.ma.cov

numpy.ma.cov(x, y=None, rowvar=True, bias=False, allow_masked=True, ddof=None) [source]

Оценить ковариационную матрицу.

За исключением обработки отсутствующих данных, эта функция делает то же самое, что и numpy.cov. Для получения более подробной информации и примеров см. numpy.cov.

По умолчанию, значения с маской распознаются как таковые. Если x и y имеют одинаковую форму, то выделяется общая маска: если x[i,j] замаскировано, то y[i,j] также будет замаскировано. Установка allow_masked в значение False приведет к исключению, если значения отсутствуют в одном из входных массивов.

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, optional Дополнительный набор переменных и наблюдений. y имеет ту же форму, что и x. rowvar : bool, optional Если rowvar имеет значение True (по умолчанию), то каждая строка представляет переменную, а наблюдения находятся в столбцах. В противном случае, взаимоотношения транспонированы: каждый столбец представляет переменную, а строки содержат наблюдения. bias : bool, optional Нормализация по умолчанию (False) производится по (N-1), где N — число заданных наблюдений (несмещённая оценка). Если bias равно True, то нормализация производится по N. Этот ключевой параметр может быть переопределен ключевым параметром ddof в версиях numpy >= 1.5. allow_masked : bool, optional Если True, замаскированные значения распространяются попарно: если значение замаскировано в x, соответствующее значение замаскировано в y. Если False, возникает исключение ValueError, когда некоторые значения отсутствуют. ddof : {None, int}, optional Если не None, нормализация производится по (N - ddof), где N — число наблюдений; это переопределяет значение, подразумеваемое bias. Значение по умолчанию равно None. Добавлено в версии 1.5.

Исключения:

ValueError Возникает, если некоторые значения отсутствуют, и allow_masked имеет значение False.

См. также

numpy.cov