python - numpy.cov() 返回意外的输出

Question

我有一个 X 数据集，其中有 9 个特征和 683 行 (683x9)。我想获取此 X 数据集和另一个与 X 形状相同的数据集的协方差矩阵。我使用 np.cov(originalData, generatedData, rowvar=False) 代码来获取它，但它返回一个协方差形状为 18x18 的矩阵。我期望得到 9x9 协方差矩阵。你能帮我解决它吗？

Answer 1

方法cov 计算您提供的所有变量对的协方差。一个数组中有 9 个变量，另一个数组中有 9 个变量。总共有 18 个。所以你得到 18 x 18 矩阵。 (在底层，cov 在计算协方差之前连接您提供的两个数组)。

如果您只对第一个数组中的变量与第二个数组中的变量的协方差感兴趣，请选择前半行和后半列:

C = np.cov(originalData, generatedData, rowvar=False)[:9, 9:]

或者一般来说，有两个不一定相等的矩阵 X 和 Y，

C = np.cov(X, Y, rowvar=False)[:X.shape[1], Y.shape[1]:]