使用chaarp实现协方差矩阵计算

Chaarp是什么？请提供更多信息。

协方差矩阵的计算可以使用下面的公式：

$Cov(X,Y) = E[(X-E(X))(Y-E(Y))]$

$Cov(X,Y) = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})$

其中，$E(X)$和$E(Y)$分别表示X和Y的期望值，$n$表示样本大小，$\bar{x}$和$\bar{y}$分别表示X和Y的样本均值。

使用Python的NumPy库可以轻松计算协方差矩阵。代码示例如下：

import numpy as np

# 生成样本数据
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(x, y)

print(cov_matrix)

输出结果为：

[[ 0.98777098 -0.03393599]
 [-0.03393599  1.02990387]]

其中，协方差矩阵的对角线上分别是X和Y的方差，非对角线上是X和Y的协方差。