共分散を計算する
共分散は Numpy の関数 np.cov() を使って計算できます。たとえば、2 つのデータ集合 x と y があるとき、np.cov(x, y) は 2 次元配列を返し、要素 [0,1] と [1,0] が共分散になります。要素 [0,0] は x の分散、要素 [1,1] は y の分散です。この 2 次元の出力配列は自己分散と共分散を整理しているため、共分散行列 と呼ばれます。
I. versicolor の花弁の長さと幅の関係を思い出せるよう、前の演習で作成した散布図を再掲します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ統計的思考（パート1）
演習の手順
- I. versicolor の花弁の長さ（
versicolor_petal_length）と幅（versicolor_petal_width）について、np.cov()を使って共分散行列を計算します。 - 共分散行列を出力します。
- 共分散行列の要素
[0,1]から共分散を取り出します。対称性により、要素[1,0]は[0,1]と同じ値です。 - 共分散を出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Compute the covariance matrix: covariance_matrix
# Print covariance matrix
# Extract covariance of length and width of petals: petal_cov
# Print the length/width covariance