python 线性代数:[12]求协方差矩阵

2025-11-02 10:25:49

先搞懂协方差矩阵是什么东西:这篇文章有助于你的理解:

python 线性代数:[12]求协方差矩阵

搞懂协方差以后,我们以一个通俗易懂的例子来说明怎样在python中求协方差矩阵,已经求它是为了干嘛。

    假如我们现在想要知道身高和体重的关系,我们测量了三个人的身高和体重,身高用s表示,体重用t表示:

    python 线性代数:[12]求协方差矩阵

    两个向量构成一个向量组:y

    python 线性代数:[12]求协方差矩阵

    使用numpy.cov方法来求协方差矩阵:

    python 线性代数:[12]求协方差矩阵

    怎样读懂协方差矩阵呢?400是s和s的协方差(也就是方差);右上角200是s与t的协方差;100是t与t的协方差(也就是方差);可见协方差矩阵是一个对称阵

    python 线性代数:[12]求协方差矩阵

    假如我们再增加一个变量,我们还知道这些人的性别,于是性别就是:

    python 线性代数:[12]求协方差矩阵

    结果也是这样的:

    python 线性代数:[12]求协方差矩阵

    这是今天用到的所有代码:

    >>> import numpy

    >>> s=[100,120,140]

    >>> t=[50,60,70]

    >>> y=s+t

    >>> y

    [100, 120, 140, 50, 60, 70]

    >>> y=[s,t]

    >>> y

    [[100, 120, 140], [50, 60, 70]]

    >>> a=numpy.cov(y)

    >>> a

    array([[ 400.,  200.],

           [ 200.,  100.]])

    >>> 

    >>> x=[1,0,1]

    >>> y=[s,t,x]

    >>> 

    >>> a=numpy.cov(y)

    >>> a

    array([[  4.00000000e+02,   2.00000000e+02,   0.00000000e+00],

           [  2.00000000e+02,   1.00000000e+02,   0.00000000e+00],

           [  0.00000000e+00,   0.00000000e+00,   3.33333333e-01]])

    >>> 

    >>> 

    >>> 

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