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numpy中的方差、协方差、相关系数

时间: 2023-07-10 20:37:42 浏览: 52

Python计算库numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算

使用numpy可以做很多事情，在这篇文章中简单介绍一下如何使用numpy进行方差/标准方差/样本标准方差/协方差的计算。 variance: 方差方差（Variance）是概率论中最基础的概念之一，它是由统计学天才罗纳德·费雪1918年最早所提出。用于衡量数据离散程度，因为它能体现变量与其数学期望（均值）之间的偏离程度。具有相同均值的数据，而标准差可能不同，而通过标准差的大小则能更好地反映出数据的偏离度。计算：一组数据1，2，3，4，其方差应该是多少？计算如下：均值=(1+2+3+4)/4=2.5 方差=((1-2.5)^2 + (2-2.5)^2 + (3-2.5)^2 +(

在numpy中，可以使用以下函数计算方差、协方差和相关系数： 1. 方差：numpy.var() 该函数可以计算数组中元素的方差。例如，如果a是一个numpy数组，则可以使用以下代码计算其方差： ``` var_a = numpy.var(a) ``` 2. 协方差：numpy.cov() 该函数可以计算两个数组之间的协方差矩阵。例如，如果a和b是两个numpy数组，则可以使用以下代码计算它们之间的协方差矩阵： ``` cov_ab = numpy.cov(a, b) ``` 3. 相关系数：numpy.corrcoef() 该函数可以计算两个数组之间的相关系数矩阵。例如，如果a和b是两个numpy数组，则可以使用以下代码计算它们之间的相关系数矩阵： ``` corr_ab = numpy.corrcoef(a, b) ```

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