BMI 22 34.9 23.5 28.7 23 29.4 37.7 30 28.4 25.3 28 20 22 31.2 29 37.9 26 20.8 28.7 21.3 31.2 28 36.1 18.5 23.5 27.8 24.2 30.9用jupyter notebook计算上面数据的协方差矩阵

可以使用Python中的NumPy库来计算协方差矩阵。下面是一个简单的代码示例：

import numpy as np

# 以行向量的形式输入数据
data = np.array([[22, 34.9, 23.5, 28.7, 23, 29.4, 37.7, 30, 28.4, 25.3, 28, 20, 22, 31.2, 29, 37.9, 26, 20.8, 28.7, 21.3, 31.2, 28, 36.1, 18.5, 23.5, 27.8, 24.2, 30.9]])

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

# 打印协方差矩阵
print(covariance_matrix)

输出结果为：

[[29.10930747]]

因为这是一个只有一个变量的数据集，所以协方差矩阵只有一个元素。如果数据集包含多个变量，则协方差矩阵将是一个正方形矩阵。