Python求二维正态分布的协方差

Python中可以使用NumPy的cov函数来计算二维正态分布的协方差。假设我们有一个二维随机变量X和Y，分别取值为x和y，那么它们的协方差可以通过以下代码计算：

import numpy as np

# 构造二维正态分布数据
mean = [0, 0]  # 均值
cov = [[1, 0.5], [0.5, 1]]  # 协方差矩阵
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=1000)

# 计算协方差矩阵
covariance_matrix = np.cov(data.T)
print(covariance_matrix)

其中，np.random.multivariate_normal函数用于生成二维正态分布的数据，mean和cov分别为均值和协方差矩阵，size表示生成的数据量。np.cov函数用于计算协方差矩阵，需要将数据转置后传入。最后输出的就是协方差矩阵。