Вычисление ковариации
Ковариацию можно вычислить с помощью функции NumPy np.cov(). Например, если есть два набора данных x и y, то np.cov(x, y) возвращает двумерный массив, в котором элементы [0,1] и [1,0] — это ковариации. Элемент [0,0] — дисперсия данных x, а элемент [1,1] — дисперсия данных y. Этот двумерный массив называется матрицей ковариаций, поскольку он объединяет значения дисперсий и ковариаций.
Чтобы напомнить вам о связи между длиной и шириной лепестков I. versicolor, ниже приведена диаграмма рассеяния, построенная в одном из предыдущих упражнений.
Это упражнение является частью курса
Статистическое мышление на Python (часть 1)
Инструкции к упражнению
- С помощью
np.cov()вычислите матрицу ковариаций для длины (versicolor_petal_length) и ширины (versicolor_petal_width) лепестков I. versicolor. - Выведите матрицу ковариаций на экран.
- Извлеките ковариацию из элемента
[0,1]матрицы ковариаций. Обратите внимание, что в силу симметрии элемент[1,0]совпадает с элементом[0,1]. - Выведите ковариацию на экран.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Compute the covariance matrix: covariance_matrix
# Print covariance matrix
# Extract covariance of length and width of petals: petal_cov
# Print the length/width covariance