import numpy as np
x = np.array([2,4,5,3,6,9,40,25,32])
print(np.cov(x)*8)
print(np.var(x)*9)
y = np.array([[1,5,6],[4,3,9],[4,2,9],[4,7,2]])
print(y.shape)
print(np.cov(y,rowvar=False))
#其中rowvar是布爾類型。默認為true是將行作為獨立的變量、如果是flase的話，則將列作為獨立的變量。
#4行3列的數據。cov默認行是變量。實際應用中需要設置rowvar=False才能以列為變量計算
以下使用鳶尾花數據集計算數據的協方差矩陣，由于數據包含4個特征，因此這個協方差矩陣一定是一個4*4的矩陣。是代碼
import numpy as np
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
print(iris.data.shape)
print(np.cov(iris.data,rowvar=False))
輸出結果是：
[[ 0.68569351 -0.042434 ? ?1.27431544 ?0.51627069]
?[-0.042434 ? ?0.18997942 -0.32965638 -0.12163937]
?[ 1.27431544 -0.32965638 ?3.11627785 ?1.2956094 ]
?[ 0.51627069 -0.12163937 ?1.2956094 ? 0.58100626]]
?
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