cupy.cov#
- cupy.cov(a, y=None, rowvar=True, bias=False, ddof=None, fweights=None, aweights=None, *, dtype=None)[source]#
返回数组的协方差矩阵。
此函数当前不支持
fweights和aweights选项。- 参数:
a (cupy.ndarray) – 计算协方差矩阵的数组。
y (cupy.ndarray) – 附加的变量和观察值集合。
rowvar (bool) – 如果为
True，则每行代表一个变量，观察值在列中。否则，关系将转置。bias (bool) – 如果为
False，则通过(N - 1)进行归一化，其中 N 是给定的观察值数量（无偏估计）。如果为True，则通过N进行归一化。ddof (int) – 如果不为
None，则覆盖 bias 所隐含的默认值。请注意，ddof=1将返回无偏估计，而ddof=0将返回简单平均值。fweights (cupy.ndarray, int) – 整型频率权重的 1-D 数组。表示每个观察值向量应重复的次数。要求 fweights >= 0。但是，出于性能考虑，当 fweights < 0 时函数不会报错。
aweights (cupy.ndarray) – 观察值向量权重的 1-D 数组。这些相对权重对于被认为“重要”的观察值通常较大，对于被认为“不太重要”的观察值较小。如果
ddof=0，权重数组可用于为观察值向量分配概率。要求 aweights >= 0。但是，出于性能考虑，当 aweights < 0 时函数不会报错。dtype – 数据类型说明符。默认情况下，返回数据类型将至少具有 numpy.float64 的精度。
- 返回值:
输入数组的协方差矩阵。
- 返回类型:
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