numpy.ma.corrcoef#

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

返回 Pearson 积矩相关系数。

除了处理缺失数据之外，此函数与 numpy.corrcoef 做相同的事情。有关更多详细信息和示例，请参见 numpy.corrcoef。

参数：:
xarray_like

包含多个变量和观测值的 1 维或 2 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单个观测值。另请参见下面的 rowvar。

yarray_like, 可选

一组额外的变量和观测值。y 的形状与 x 相同。

rowvarbool, 可选

如果 rowvar 为 True（默认），则每一行代表一个变量，观测值在列中。否则，关系将转置：每一列代表一个变量，而行包含观测值。

bias_NoValue, 可选

没有效果，不要使用。

从版本 1.10.0 开始弃用。

allow_maskedbool, 可选

如果为 True，则掩码值将成对传播：如果 x 中的值被掩码，则 y 中的相应值将被掩码。如果为 False，则引发异常。由于 bias 已被弃用，因此此参数需要被视为关键字参数以避免警告。

ddof_NoValue, 可选

没有效果，不要使用。

从版本 1.10.0 开始弃用。

另请参见

numpy.corrcoef

顶层 NumPy 模块中的等效函数。

cov

估计协方差矩阵。

备注

此函数接受但会丢弃参数 bias 和 ddof。这是为了与该函数的先前版本向后兼容。这些参数对函数的返回值没有影响，并且在该版本以及先前版本的 numpy 中可以安全地忽略。

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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