NumPy 1.14 - numpy.ma.cov()

numpy.ma.cov




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numpy.ma.cov

numpy.ma.cov(x, y=None, rowvar=True, bias=False, allow_masked=True, ddof=None) [source]

सहसंयोजक मैट्रिक्स का अनुमान लगाएं।

लापता डेटा की हैंडलिंग के अलावा यह फ़ंक्शन numpy.cov के समान है। अधिक विवरण और उदाहरणों के लिए, numpy.cov देखें।

डिफ़ॉल्ट रूप से, नकाबपोश मूल्यों को इस तरह से मान्यता दी जाती है। यदि x और y का आकार समान है, तो एक आम मास्क आवंटित किया जाता है: यदि x[i,j] का मुखौटा लगाया जाता है, तो y[i,j] का भी मास्क लगाया जाएगा। यदि allow_masked इनपुट सरणियों में मान गायब हैं, तो allow_masked देना गलत है।

पैरामीटर:

x : array_like

एक 1-डी या 2-डी सरणी जिसमें कई चर और अवलोकन होते हैं। x की प्रत्येक पंक्ति एक चर का प्रतिनिधित्व करती है, और प्रत्येक स्तंभ उन सभी चर का एक एकल अवलोकन करता है। नीचे rowvar भी देखें।

y : array_like, वैकल्पिक

चर और टिप्पणियों का एक अतिरिक्त सेट। y का x के समान रूप है।

rowvar : बूल, वैकल्पिक

यदि rowvar ट्रू (डिफ़ॉल्ट) है, तो प्रत्येक पंक्ति कॉलम में टिप्पणियों के साथ एक चर का प्रतिनिधित्व करती है। अन्यथा, रिश्ते को ट्रांसपोज़ किया जाता है: प्रत्येक कॉलम एक चर का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि पंक्तियों में अवलोकन होते हैं।

पूर्वाग्रह : बूल, वैकल्पिक

डिफ़ॉल्ट सामान्यीकरण (गलत) (N-1) , जहाँ N दी गई टिप्पणियों की संख्या (निष्पक्ष अनुमान) है। यदि bias सत्य है, तो सामान्यीकरण N द्वारा N । यह कीवर्ड कीवर्ड ddof द्वारा numpy संस्करणों> = 1.5 में ओवरराइड किया जा सकता है।

allow_masked : बूल, वैकल्पिक

यदि सही है, तो नकाबपोश मूल्यों को जोड़ी-वार प्रचारित किया जाता है: यदि मान x में नकाबपोश है, तो संबंधित मान y में नकाबपोश है। यदि गलत है, तो कुछ मान गायब होने पर ValueError अपवाद उठाता है।

ddof : {कोई नहीं, int}, वैकल्पिक

यदि कोई None सामान्यीकरण None है (N - ddof) , जहां N टिप्पणियों की संख्या है; यह bias द्वारा निहित मूल्य को ओवरराइड करता है। डिफ़ॉल्ट मान None

संस्करण 1.5 में नया।

जन्म देती है:

ValueError

उठाया अगर कुछ मान गायब हैं और allow_masked गलत है।

यह भी देखें

numpy.cov