numpy.ma.corrcoef#

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

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。更多细节和示例，请参见numpy.corrcoef。

参数：
xarray_like

包含多个变量和观测值的 一维或二维数组。 x 的每一行表示一个变量，每一列表示所有这些变量的单个观测值。另请参见下面的 rowvar。

yarray_like, 可选

另一组变量和观测值。y 与 x 形状相同。

rowvarbool, 可选

如果 rowvar 为 True（默认值），则每一行表示一个变量，观测值在列中。否则，关系将转置：每一列表示一个变量，而行包含观测值。

bias_NoValue, 可选

无效，请勿使用。

自版本 1.10.0 起已弃用。

allow_maskedbool, 可选

如果为 True，则成对传播掩码值：如果 x 中的值被掩码，则 y 中对应的值也被掩码。如果为 False，则引发异常。由于 bias 已弃用，因此此参数需要被视为关键字参数以避免警告。

ddof_NoValue, 可选

无效，请勿使用。

自版本 1.10.0 起已弃用。

另请参见

numpy.corrcoef

顶级 NumPy 模块中的等效函数。

cov

估计协方差矩阵。

注释

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保持向后兼容性。这些参数对函数的返回值没有影响，并且在此版本和先前版本的 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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