协方差与相关系数 numpy中cov与corrcoef的使用

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#cov #corrcoef #python #协方差 #相关系数

这篇博客介绍了如何使用numpy库计算协方差和相关系数。协方差用于衡量两个变量变化趋势的同步性，正值表示同向变化，负值表示反向变化。numpy的cov函数可以计算协方差矩阵，bais参数影响均值计算方式。相关系数是协方差的标准化形式，反映变量间相关关系的密切程度，numpy的corrcoef函数提供相关系数计算，其结果是一个相关系数矩阵。

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协方差与相关系数

1.协方差

如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。

可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？
你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是正的;
你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差就是负的;
从数值来看，协方差的数值越大，两个变量同向程度也就越大。反之亦然。

Cov(X,Y)=1m∑i=1m
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