我正在尝试使用此处的方法将协方差矩阵(来自 scipy.optimize.curve_fit)转换为相关矩阵: https://math.stackexchange.com/questions/186959/correlation-matrix-from-covariance-matrix
我的代码在这里
import numpy as np
S = [[1.0, 1.0, 8.1],
[1.0, 16.0, 18.0],
[8.1, 18.0, 81.0] ]
S = np.array(S)
diag = np.sqrt(np.diag(np.diag(S)))
gaid = np.linalg.inv(diag)
corl = gaid * S * gaid
print(corl)
我期待看到[[1。 0.25 0.9 ], [0.25 1. 0.5 ], [0.9 0.5 1. ]]
而是得到 [[1. 0.0.], [0. 1.0.], [0. 0.1.]]
。我显然在做一些愚蠢的事情,但只是不确定是什么,因此感谢所有建议 - 谢谢!
最佳答案
你现在可能已经明白了,但是你必须在 numpy 中使用 @ 运算符进行矩阵乘法。运算符 * 用于逐元素乘法。 所以
corl = gaid @ S @ gaid
给出您正在寻找的答案。
关于python-3.x - 使用 scipy 将协方差转换为相关时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62213236/