Obliczanie kowariancji
Kowariancję można obliczyć za pomocą funkcji NumPy np.cov(). Przykładowo, dla dwóch zbiorów danych x i y wywołanie np.cov(x, y) zwraca dwuwymiarową tablicę, w której elementy [0,1] i [1,0] to kowariancje. Element [0,0] to wariancja danych x, a element [1,1] to wariancja danych y. Ta dwuwymiarowa tablica wyjściowa nazywana jest macierzą kowariancji, ponieważ zawiera zarówno wariancje, jak i kowariancje.
Aby przypomnieć ci, jak powiązane są długość i szerokość płatka I. versicolor, dołączamy wykres punktowy wygenerowany w poprzednim ćwiczeniu.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 1)
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj funkcji
np.cov(), aby obliczyć macierz kowariancji dla długości (versicolor_petal_length) i szerokości (versicolor_petal_width) płatka I. versicolor. - Wyświetl macierz kowariancji.
- Wyodrębnij kowariancję z elementu
[0,1]macierzy kowariancji. Zwróć uwagę, że z symetrii wynika, iż element[1,0]jest równy elementowi[0,1]. - Wyświetl kowariancję.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Compute the covariance matrix: covariance_matrix
# Print covariance matrix
# Extract covariance of length and width of petals: petal_cov
# Print the length/width covariance