[Python] 共分散，相関係数

Pythonのnumpyのnp.covやnp.corrcoefを使い，データから標本共分散，標本相関係数を求める例のメモです．
関数には， データの次元 x データ数 のサイズのデータ行列を入力します．

>>> import numpy as np

>>> from sklearn.datasets import load_iris

>>> iris = load_iris()

>>> # number of data, dimension
... iris.data.shape
(150, 4)
>>> # Variance-covariance matrix (Transposition of data matrix)
... np.cov(iris.data.T)
array([[ 0.68569351, -0.042434  ,  1.27431544,  0.51627069],
       [-0.042434  ,  0.18997942, -0.32965638, -0.12163937],
       [ 1.27431544, -0.32965638,  3.11627785,  1.2956094 ],
       [ 0.51627069, -0.12163937,  1.2956094 ,  0.58100626]])
>>> # Correlation coefficient matrix (Transposition of data matrix)
... np.corrcoef(iris.data.T)
array([[ 1.        , -0.11756978,  0.87175378,  0.81794113],
       [-0.11756978,  1.        , -0.4284401 , -0.36612593],
       [ 0.87175378, -0.4284401 ,  1.        ,  0.96286543],
       [ 0.81794113, -0.36612593,  0.96286543,  1.        ]])

上記の例のJupyter Notebookファイルは，GitHubのStatistics.ipynbの"Convariance and Correlation coefficient"で見ることができます．