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如何在python中计算相关矩阵？我有一个 n 维向量，其中每个元素都有 5 维。例如我的矢量看起来像

[
 [0.1, .32, .2, 0.4, 0.8],
 [.23, .18, .56, .61, .12],
 [.9, .3, .6, .5, .3],
 [.34, .75, .91, .19, .21]
]

在这种情况下，向量的维数为 4，并且该向量的每个元素都有 5 维。如何以最简单的方式构造矩阵？

谢谢

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4 回答 4

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使用numpy，您可以使用np.corrcoef：

In [88]: import numpy as np

In [89]: np.corrcoef([[0.1, .32, .2, 0.4, 0.8], [.23, .18, .56, .61, .12], [.9, .3, .6, .5, .3], [.34, .75, .91, .19, .21]])
Out[89]: 
array([[ 1.        , -0.35153114, -0.74736506, -0.48917666],
       [-0.35153114,  1.        ,  0.23810227,  0.15958285],
       [-0.74736506,  0.23810227,  1.        , -0.03960706],
       [-0.48917666,  0.15958285, -0.03960706,  1.        ]])
于 2013-02-02T00:53:53.880 回答
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如果您不想重新编写矩阵，也可以使用 np.array 。

import numpy as np
a = np.array([ [0.1, .32, .2,  0.4, 0.8], [.23, .18, .56, .61, .12], [.9,   .3,  .6,  .5,  .3],  [.34, .75, .91, .19, .21]]) 
b = np.corrcoef(a)
print b
于 2016-09-16T02:47:42.160 回答
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由于我几乎错过了@Anton Tarasenko 的评论，我将提供一个新的答案。所以给定你的数组：

a = np.array([[0.1, .32, .2,  0.4, 0.8], 
             [.23, .18, .56, .61, .12], 
             [.9,   .3,  .6,  .5,  .3],  
             [.34, .75, .91, .19, .21]])

如果你想要我假设的维度（列）的相关矩阵，你可以使用 numpy （注意转置！）：

import numpy as np
print(np.corrcoef(a.T))

或者，如果你在 Pandas 中有它：

import pandas as pd
print(pd.DataFrame(a).corr())

两者都打印

array([[ 1.        , -0.03783885,  0.34905716,  0.14648975, -0.34945863],
      [-0.03783885,  1.        ,  0.67888519, -0.96102583, -0.12757741],
      [ 0.34905716,  0.67888519,  1.        , -0.45104803, -0.80429469],
      [ 0.14648975, -0.96102583, -0.45104803,  1.        , -0.15132323],
      [-0.34945863, -0.12757741, -0.80429469, -0.15132323,  1.        ]])
于 2019-12-20T13:16:44.247 回答
2

这是使用 Python 计算多个时间序列的相关矩阵的一个很好的例子。包含的源代码使用 Pandas、NumPy 和 matplotlib 计算一组外汇货币对的相关矩阵，以生成相关图。

样本数据是一组历史数据文件，输出是单个相关矩阵和图。该代码有很好的文档记录。

于 2015-12-31T06:46:11.117 回答