numpy.ma.corrcoef#

ma.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, allow_masked=True)[源代码]#

返回 Pearson 积矩相关系数。

除了对缺失数据的处理方式不同之外，此函数与 numpy.corrcoef 的功能相同。有关更多详细信息和示例，请参阅 numpy.corrcoef。

参数:
xarray_like

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

yarray_like, optional

一组额外的变量和观测。 y 的形状与 x 相同。

rowvarbool, optional

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

allow_maskedbool, optional

如果为 True，则屏蔽值会成对传播：如果 x 中的某个值被屏蔽，则 y 中对应的也值会被屏蔽。如果为 False，则会引发异常。由于 bias 已弃用，因此必须将此参数视为仅关键字参数，以避免警告。

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。

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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