Calcularea covarianței
Covarianța poate fi calculată folosind funcția NumPy np.cov(). De exemplu, dacă avem două seturi de date x și y, np.cov(x, y) returnează un tablou 2D în care elementele [0,1] și [1,0] reprezintă covarianțele. Elementul [0,0] este varianța datelor din x, iar elementul [1,1] este varianța datelor din y. Acest tablou 2D rezultat se numește matrice de covarianță, deoarece organizează atât varianțele individuale, cât și covarianțele.
Pentru a-ți reaminti cum sunt legate lungimea și lățimea petalelor speciei I. versicolor, am inclus diagrama de dispersie pe care ai generat-o într-un exercițiu anterior.
Acest exercițiu face parte din cursul
Gândire statistică în Python (Partea 1)
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește
np.cov()pentru a calcula matricea de covarianță a lungimii (versicolor_petal_length) și lățimii (versicolor_petal_width) petalelor speciei I. versicolor. - Afișează matricea de covarianță.
- Extrage covarianța din elementul
[0,1]al matricei de covarianță. Reține că, prin simetrie, elementul[1,0]este identic cu elementul[0,1]. - Afișează covarianța.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Compute the covariance matrix: covariance_matrix
# Print covariance matrix
# Extract covariance of length and width of petals: petal_cov
# Print the length/width covariance