numpy.cov()求协方差矩阵 📊✨
发布时间：2025-04-01 08:12:00来源：
导读 在数据分析和机器学习中，协方差矩阵是描述变量间关系的重要工具。利用Python中的`numpy`库，我们可以轻松计算协方差矩阵。通过`numpy.cov(...
在数据分析和机器学习中，协方差矩阵是描述变量间关系的重要工具。利用Python中的`numpy`库，我们可以轻松计算协方差矩阵。通过`numpy.cov()`函数，只需输入数据数组即可快速得到结果。例如：
```python
import numpy as np
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
cov_matrix = np.cov(data, rowvar=False)
print(cov_matrix)
```
但有时我们还需要对协方差矩阵进行归一化处理，以消除量纲影响，提升模型鲁棒性。归一化的方法包括将协方差矩阵标准化为相关系数矩阵。这可以通过以下代码实现：
```python
correlation_matrix = np.corrcoef(data, rowvar=False)
print(correlation_matrix)
```
标准化后的相关系数矩阵值介于-1到1之间，更直观地反映变量间的线性关系。无论是协方差还是相关性分析，`numpy`的强大功能都能助你高效完成任务！💪📈
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