numpy.ma.cov

嘛。cov ( x , y = None , rowvar = True , bias = False , allowed_masked = True , ddof = None )

估计协方差矩阵。

除了处理缺失数据外，该函数与 numpy.cov.有关更多详细信息和示例，请参阅numpy.cov。

默认情况下，屏蔽值被这样识别。如果x和y具有相同的形状，则分配一个公共掩码：如果x[i,j]被掩码，则 y[i,j]也将被掩码。如果任一输入数组中缺少值，则将allowed_masked设置为 False 将引发异常。

参数：

x类似数组

包含多个变量和观测值的一维或二维数组。x的每一行代表一个变量，每一列代表所有这些变量的单个观察值。另请参阅下面的rowvar。

y类似数组，可选

一组额外的变量和观察结果。y与x具有相同的形状。

rowvar布尔值，可选

如果rowvar为 True（默认），则每行代表一个变量，在列中包含观察值。否则，关系将被转置：每列代表一个变量，而行包含观察结果。

偏差布尔值，可选

默认归一化 (False) 为(N-1)，其中N是给定的观测值数量（无偏估计）。如果偏差为 True，则标准化为N。该关键字可以被ddofnumpy 版本 >= 1.5 中的关键字覆盖。

allowed_masked布尔值，可选

如果为 True，则屏蔽值将成对传播：如果在x中屏蔽某个值，则在y中屏蔽相应的值。如果为 False，则在缺少某些值时引发ValueError异常。

ddof {无，int}，可选

如果不是None归一化，则是观测值的数量；这会覆盖 隐含的值 。默认值为。(N - ddof)NbiasNone

1.5版本中的新功能。

加薪：

值错误

如果缺少某些值且allow_masked为False，则引发此错误。

也可以看看

numpy.cov