numpy.ma.corrcoef#

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

返回皮尔逊积矩相关系数。

除了处理缺失数据外，此函数与 numpy.corrcoef 的功能相同。有关更多详细信息和示例，请参见 numpy.corrcoef。

参数:
x类数组

一个包含多个变量和观测值的一维或二维数组。x 的每一行代表一个变量，每一列代表所有这些变量的一个单独观测值。另请参阅下面的 rowvar。

y类数组，可选

另一组变量和观测值。y 的形状与 x 相同。

rowvar布尔值，可选

如果 rowvar 为 True（默认），则每行代表一个变量，观测值在列中。否则，关系将转置：每列代表一个变量，而行包含观测值。

bias_NoValue，可选

无效果，请勿使用。

自 1.10.0 版本弃用。

allow_masked布尔值，可选

如果为 True，掩码值将成对传播：如果 x 中的值被掩码，则 y 中的对应值也被掩码。如果为 False，则会引发异常。由于 bias 已弃用，此参数需要作为仅限关键字参数处理以避免警告。

ddof_NoValue，可选

无效果，请勿使用。

自 1.10.0 版本弃用。

另请参阅

numpy.corrcoef

顶层 NumPy 模块中的等效函数。

cov

估计协方差矩阵。

注意

此函数接受但不使用参数 bias 和 ddof。这是为了与此函数以前的版本向后兼容。这些参数对函数的返回值没有影响，可以在此版本和以前的 NumPy 版本中安全地忽略。

示例

>>> 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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