多维协方差矩阵only size-1 arrays can be converted to Python scalars

多维协方差矩阵是指在多元正态分布中，各个变量之间的协方差构成的矩阵。在使用 numpy 计算多维协方差矩阵时，可能会出现 "only size-1 arrays can be converted to Python scalars" 的错误。这是因为 numpy 中的协方差函数 cov() 要求输入的数据必须是一维或二维的，而多维协方差矩阵的数据通常是三维及以上的。因此，需要将数据进行降维处理，使其变成二维的，然后再进行协方差矩阵的计算。

下面是一个示例代码，展示了如何使用 numpy 计算多维协方差矩阵：

import numpy as np

# 生成三维数据
data = np.random.rand(100, 3, 5)

# 将数据降维为二维
data_2d = data.reshape(100, -1)

# 计算协方差矩阵
cov_mat = np.cov(data_2d.T)

print(cov_mat)