[NumPy] 공분산 구하기: np.cov() 사용 및 설명

소개

  np.cov(m, y=None, rowvar=True, bias=False, ddof=None, fweights=None, aweights=None) 함수는 주어진 데이터 m의 공분산 행렬을 계산하는 함수입니다. 공분산은 두 변수 간의 선형 관계를 나타내며, 이 함수는 변수 간의 상관성을 분석할 때 유용합니다. np.cov()는 데이터 분석, 통계학, 금융 분석 등에서 자주 사용됩니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 두 변수 간의 공분산 계산
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 4, 6, 8, 10])
cov_matrix = np.cov(x, y)

print("공분산 행렬:\n", cov_matrix)

상세 설명

• m: 공분산을 계산할 데이터 배열입니다. 다차원 배열일 경우, 각 행 또는 열이 하나의 변수로 취급됩니다. 기본적으로 각 행이 변수로 간주됩니다.
• y (선택사항): 선택적으로 두 번째 데이터 집합을 제공할 수 있습니다. 이때 m과 y 간의 공분산이 계산됩니다.
• rowvar (선택사항): 기본값은 True로, 행이 변수, 열이 관측치를 나타냅니다. 이를 False로 설정하면 열이 변수로 간주됩니다.
  
  • 예시: np.cov(x, y, rowvar=False)는 열을 변수로 취급하여 공분산을 계산합니다.
• bias (선택사항): True로 설정하면 편향된 공분산을 계산합니다. 기본값은 False로, 표본 공분산(비편향)을 계산합니다.
• ddof (선택사항): 자유도를 지정할 수 있습니다. 기본값은 None으로, 표본 공분산의 경우 N-1을 자유도로 사용합니다.
• fweights (선택사항): 주어진 데이터의 빈도 가중치입니다. 각 데이터 포인트가 몇 번 나타나는지를 나타냅니다.
• aweights (선택사항): 관측치에 대한 가중치입니다. 각 데이터 포인트에 대한 가중치를 설정할 수 있습니다.
• 활용
  
  • 데이터 분석 및 통계: 공분산 행렬은 다변량 데이터에서 변수들 간의 상관 관계를 이해하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 금융 데이터에서 주식 간의 상관성을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.
  • 머신러닝 및 회귀 분석: 변수 간의 상관 관계를 통해 피처 선택을 하거나, 상관성이 높은 피처를 모델링하는 데 도움이 됩니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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