numpy.ma.corrcoef#

ma.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<no value>, allow_masked=True, ddof=<no value>)[原始碼]#

返回皮爾森乘積矩相關係數。

除了遺失資料的處理方式之外，此函數的功能與 numpy.corrcoef 相同。有關更多詳細資訊和範例，請參閱 numpy.corrcoef。

參數:
xarray_like

包含多個變數和觀測值的一維或二維陣列。x 的每一列代表一個變數，每一欄代表所有這些變數的單一觀測值。另請參閱下方的 rowvar。

yarray_like，選用

一組額外的變數和觀測值。y 的形狀與 x 相同。

rowvarbool，選用

如果 rowvar 為 True (預設值)，則每一列代表一個變數，觀測值位於欄中。否則，關係會轉置：每一欄代表一個變數，而列包含觀測值。

bias_NoValue，選用

沒有效果，請勿使用。

自版本 1.10.0 起已棄用。

allow_maskedbool，選用

如果為 True，則會成對傳播遮罩值：如果 x 中的值被遮罩，則 y 中的對應值也會被遮罩。如果為 False，則會引發例外。由於 bias 已棄用，因此需要將此引數視為僅限關鍵字，以避免警告。

ddof_NoValue，選用

沒有效果，請勿使用。

自版本 1.10.0 起已棄用。

另請參閱

numpy.corrcoef

頂層 NumPy 模組中的等效函數。

cov

估計共變異數矩陣。

註解

此函數接受但捨棄引數 bias 和 ddof。這是為了向後相容此函數的先前版本。這些引數對函數的傳回值沒有影響，在此版本和先前的 NumPy 版本中可以安全地忽略它們。

範例

>>> import numpy as np
>>> x = np.ma.array([[0, 1], [1, 1]], mask=[0, 1, 0, 1])
>>> np.ma.corrcoef(x)
masked_array(
  data=[[--, --],
        [--, --]],
  mask=[[ True,  True],
        [ True,  True]],
  fill_value=1e+20,
  dtype=float64)
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