Covariance की गणना
Numpy फंक्शन np.cov() से covariance निकाला जा सकता है. उदाहरण के लिए, हमारे पास दो डेटा सेट x और y हैं; np.cov(x, y) एक 2D array लौटाता है, जहाँ एंट्रीज़ [0,1] और [1,0] covariances होती हैं. एंट्री [0,0] x के डेटा का variance है, और एंट्री [1,1] y के डेटा का variance है. इस 2D आउटपुट array को covariance matrix कहा जाता है, क्योंकि यह self- और covariance को व्यवस्थित करता है.
आपको याद दिलाने के लिए कि I. versicolor की पंखुड़ी की लंबाई और चौड़ाई कैसे संबंधित हैं, हमने वह scatter plot शामिल किया है जो आपने पिछले अभ्यास में जनरेट किया था.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Statistical Thinking in Python (Part 1)
अभ्यास निर्देश
- I. versicolor की पंखुड़ी की लंबाई (
versicolor_petal_length) और चौड़ाई (versicolor_petal_width) के लिएnp.cov()का उपयोग करके covariance matrix की गणना कीजिए. - covariance matrix प्रिंट कीजिए.
- covariance matrix की एंट्री
[0,1]से covariance निकालिए. ध्यान दें कि symmetry के कारण, एंट्री[1,0]और[0,1]समान होती हैं. - covariance प्रिंट कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute the covariance matrix: covariance_matrix
# Print covariance matrix
# Extract covariance of length and width of petals: petal_cov
# Print the length/width covariance