在矩阵中添加一些值，然后计算方差
是一个涉及到统计学和数学的问题。方差是用来衡量数据集的离散程度的统计量，它描述了数据集中各个数据与其平均值之间的差异程度。
要计算矩阵的方差，可以按照以下步骤进行：
- 创建一个矩阵：首先，根据给定的要求，创建一个矩阵，并将需要添加的值填充到矩阵中。
- 计算平均值：对于每一列或每一行的数据，计算其平均值。平均值是该列或行中所有数据的总和除以数据的数量。
- 计算差异：对于每个数据，将其与对应列或行的平均值进行减法运算，得到差异值。
- 计算平方：将差异值进行平方运算，得到平方值。
- 计算方差：对于每一列或每一行的平方值，计算其平均值。这个平均值即为方差。
在云计算领域，可以使用各种编程语言和工具来实现矩阵的方差计算。以下是一些常用的编程语言和库：
- Python：使用NumPy库可以方便地进行矩阵操作和统计计算。可以使用numpy.var()函数计算矩阵的方差。
- Java：可以使用Apache Commons Math库来进行矩阵计算和统计分析。可以使用DescriptiveStatistics类中的variance()方法计算矩阵的方差。
- R：R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的语言，可以使用内置的函数var()计算矩阵的方差。
在腾讯云中，可以使用云服务器（CVM）来进行矩阵计算和方差计算。腾讯云还提供了云数据库（TencentDB）和云原生数据库（TencentDB for TDSQL）等产品，用于存储和管理大量数据。此外，腾讯云还提供了人工智能服务（AI Lab）和物联网平台（IoT Hub）等产品，用于支持人工智能和物联网应用的开发。
请注意，以上只是一些常见的方法和工具，实际上还有很多其他的编程语言、库和云计算产品可以用于矩阵计算和方差计算。具体选择哪种方法和工具，可以根据实际需求和项目要求进行决策。
相关·内容
我从4个时间序列开始，标有A，B，C，D。
我产生了以下情况：
平均值的4x1矩阵。
标准偏差的4x1矩阵。
一个4x4 ，从每个时间序列中抽取30个样本。
什么是Matlab代码来生成一个4x1的随机变量矩阵，保持时间序列之间的相关性完整？
(原因:这是蒙特卡罗模拟的第一阶段)。
浏览 0提问于2011-06-08得票数 3
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我在试着把一个相关矩阵变成协方差矩阵。
导入一些数据后，我发现了协方差(sigma_a)
sigma_a = (sigma_d + (mu_d'+1)*(mu_d+1)).^N - (mu_d'+1).^N *(mu_d+1).^N;
它返回..。
0.1211 0.0231 0.0422 0.0278 0.0411 0.0354 0.0289 0.0366 0.0343 0.0165
0.0231 0.0788 0.0283 0.0242 0.0199 0.0248 0.0219
浏览 5提问于2018-11-07得票数 1
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在函数"cov"中引入Matlab，计算给定矩阵C的协方差矩阵。如果C太大，例如1000*60000双倍，而我的计算机内存不足，则需要编写一个函数来计算给定矩阵C的块或块的协方差矩阵。我的问题是如何计算块/块的协方差矩阵？假设给定矩阵的大小为1000*60000双倍，我的计算机无法使用"cov"函数来处理。
浏览 3提问于2015-08-05得票数 0
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理解分布式PCA的工作原理
、、、、
作为大数据分析项目的一部分，我正在研究，
我需要对一些数据执行PCA，使用云计算系统。
在我的例子中，我正在使用Amazon作为工作，尤其是火花。
撇开“如何在星星之火中执行PCA”问题不说，我想了解一下，在基于云的体系结构上计算PC时，事情是如何在幕后进行的。
例如，确定数据的PC的方法之一是计算特征的协方差矩阵。
例如，当使用基于HDFS的体系结构时，原始数据分布在多个节点上，我猜每个节点都接收X记录。
那么，当每个节点只有部分数据时，如何计算协方差矩阵呢？
这只是一个例子。我试图找到一些文件或文档解释所有这些幕后巫毒，但找不到足够好的东西，我的需要(可能是我的糟糕的谷歌技能)。
所以我可
浏览 0提问于2017-04-19得票数 8
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Matlab中的马氏距离
、、、
我正在尝试从origin.The MATLAB命令中找出一些点的马氏距离，这就是mahal(Y，X)。
但是如果我使用这个，我得到了NaN作为矩阵X =0，因为需要找出到origin.Can的距离，如果可以的话，有人可以帮我解决this.How吗
浏览 5提问于2012-04-17得票数 2
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遗留的函数返回一个cov_x参数：
cov_x: ndarray
使用fjac和ipvt可选输出来构造解决方案周围jacobian的估计值。如果遇到奇异矩阵(表示某个方向的非常平坦的曲率)，则无。这个矩阵必须乘以残差，才能得到参数估计的协方差--参见curve_fit。
用于估计参数估计的方差。
在新的中，这个参数的等效性是什么？有：
jac : ndarray，稀疏矩阵或LinearOperator，形状(m，n)
修正的Jacobian矩阵在解的意义上，J^T J是代价函数的Hessian逼近的Gauss逼近。类型与算法使用的类型相同。
但这并不是真正意义上的。
浏览 4提问于2017-05-12得票数 2
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我的任务是对给定的二维5000个数据进行PCA和白化变换。
我对PCA的理解是用协方差矩阵的特征向量分析数据的主轴，并将主轴旋转到x轴！
这就是我所做的。
[BtEvector,BtEvalue]=eig(MYCov);% Eigen value and vector using built-in function
我首先计算了特征值和向量。结果是
BtEvalue=[4.027487815706757,0;0,8.903923357227459]
和
BtEvector=[0.033937679569230,-0.999423951036524;-0.999423951036524,-0.
浏览 2提问于2017-10-08得票数 1
我没有从Matlab函数中得到正确的结果，所以我的数据安排可能是错误的。我查看了我正在使用的函数的帮助文件，以及它所使用的输入"X“必须在表单中。
X的行对应于观察，列对应于变量。
很抱歉，如果这是非常基本的，但我的输入矩阵应该如何安排呢？
我有5个作者，每个作者都有一个长度为18的特征向量(例如，为了简单起见)。
因此，我假设observations是指同一作者的不同特性，而variables是指作者，所以我将输入矩阵安排为[18 x 5]，其中每一列都是作者。
这个例子很简单。在SIFT特性的情况下呢？在这里，每个作者将产生一个特征矩阵[128 x num. of keyp
浏览 2提问于2014-10-03得票数 1
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我有一个函数，给出了每一类的概率分布，一个矩阵对应于平均值，另一个矩阵对应于方差值。例如，如果我有四个类，那么我将有以下输出：
y_means = [1,2,3,4]
y_variance = [0.01,0.02,0.03,0.04]
我需要对平均值进行以下计算，以便继续我的程序的其余部分：
y_means = np.array(y_means)
y_means = np.reshape(y_means,(y_means.size,1))
A = np.random.randn(10,y_means.size)
y_means = np.matmul(A,y_means)
这里，我使用num
浏览 4提问于2020-09-04得票数 0
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在opencv中，期望最大的结果被作为协方差矩阵给出.在我的工作中，我有两个分布，需要计算相似之处。我想使用方差，但它只给出簇数的协方差：
我有两个问题需要帮助：
如果我的集群是1，那么我假设协方差=方差。这是对的吗？
如何从集群>1的协方差中计算方差(如果1是正确的)
浏览 5提问于2013-12-31得票数 1
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多元线性回归
、、
我正在尝试使用GLSMultipleLinearRegression (来自apache commons-math包)进行多元线性回归。它需要一个协方差矩阵作为输入--我不确定如何计算它们。我有一个因变量数组和3个自变量数组。
你知道怎么计算协方差矩阵吗？
注意:3个自变量中的每个变量都有200个项目
谢谢
巴拉尼
浏览 2提问于2009-08-28得票数 3
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我想模拟N个相互关联的变量(例如N=5)在某些连续时间步长(例如ts = 3)的某些情况下的数据(例如nPerson=1000观察)。
模拟应基于相关矩阵(corrMat，nrows=nPerson，.ncols = N)。对于所有的时间步，corrMat应该是相同的。
我已经发现MASS包有一个功能，可以创建符合corrMat给出的约束的随机数据。
t1 <- mvrnorm(nPerson,mu=rep(0, N),Sigma=corrMat,empirical=T)
现在，我想将t2模拟为t1和corrMat的函数。因此，t2的数据应该根据corrMat进行相关，并且它们也应该与t
浏览 0提问于2021-03-13得票数 0
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在我的Lazarus/Free Pascal应用程序中，我生成了一个大型的多列数值矩阵。我想在这个表上运行一个 (PCA)，但似乎找不到任何可以这样做的包。
R语言有一个导出的.dll库，但它返回一个“princomp”类的对象。我不确定我将如何从这个类中提取相关信息(例如转换后的矩阵)，以便在Lazarus/FPC中使用。
浏览 2提问于2011-11-16得票数 1
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我有大约1000个维度为50000的向量x_i，但它们非常稀疏；每个向量只有大约50-100个非零元素。我想在这个数据集上做PCA (在MATLAB中)，以减少数据的不必要的极端维度。
不幸的是，我不知道没有中间完整矩阵的任何方法，因为需要从所有示例中减去均值。当然，1000x50000的矩阵太大了，内存无法容纳(当我尝试的时候，由于某种原因，它实际上会使我的整个计算机崩溃)。Matlab内置的princomp在我尝试使用它的时候也会使我的计算机崩溃。
所以我的问题是:有没有一种方法可以在不需要大量非稀疏矩阵作为中间步骤的情况下对这些数据进行PCA？
浏览 0提问于2012-11-17得票数 11
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计算3D数组中的偏移量索引时出错
、、、、
我正在编写一个CUDA内核，为rows*cols主矩阵中的每个位置创建一个3x3协方差矩阵。因此，3D矩阵的大小是rows*cols*9，我相应地在单个malloc中分配了它。我需要在单个索引值中访问它
3x3协方差矩阵的9个值根据来自其他一些2D阵列的适当的行r和列c来设置它们的值。
换句话说，我需要计算适当的索引来访问3x3协方差矩阵的9个元素，以及作为值输入的2D矩阵的行和列偏移，以及存储阵列的适当索引。
我试着把它简化为以下几点：
//I am calling this kernel with 1D blocks who are 512 cols x 1row. TILE_WID
浏览 2提问于2011-01-30得票数 1
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如何将ECEF中的坐标转换为协方差矩阵，并获得ENU (local East North Up)中的协方差矩阵。
欢迎任何帮助，
谢谢
浏览 6提问于2018-07-04得票数 0
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当我将statsmodels.multivariate.pca.PCA应用于某些数据时，我发现产生的特征值之和并不等于数据的总方差。我使用以下代码
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
corr_matrix = np.array([
[1, 0.8, 0.4],
[0.8, 1, 0.6],
[0.4, 0.6, 1]])
Z = np.random.multivariate_normal([0,0,0], corr, 1000)
pc = sm.PCA(Z, standardize=False, dem
浏览 3提问于2020-04-22得票数 1
在脚注8中的这篇提炼文章()中，作者写道：
The Fourier transforms decorrelates spatially, but a correlation will still exist
between colors. To address this, we explicitly measure the correlation between colors
in the training set and use a Cholesky decomposition to decorrelate them.
我很难理解该怎么做。我理解，对于任意图像，我可以通过将图像的形状解释
浏览 4提问于2020-06-09得票数 1
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我使用R在一个维度约为10,000 x 15,000 (事件x样本)的非常大的数据矩阵上运行关联。此数据集包含范围为-15:15、NA、NaN、inf和-inf的浮点值。为了简化这个问题，我选择一次处理矩阵的两行，将它们称为vector1，vector2。命令编写如下：
CorrelationSpearman = cor(vector1,vector2, method="spearman",use="pairwise.complete.obs")
CorrelationPearson = cor(vector1,vector2,method="pears
浏览 2提问于2014-11-21得票数 1
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对于懂得特征向量和特征值定义的本科生来说，
A v = \lambda v \;,
为什么协方差(或相关)矩阵的特征向量对应于最大拉伸轴，背后的直觉是什么？为什么这个矩阵会导致(例如)数据中最大扩展方向对应的最大特征向量？
浏览 0提问于2019-10-22得票数 5
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我想用M个随机高斯矩阵生成一个N。我希望这个矩阵的方差在第一个轴上是低的，对于另一个轴是高的。我试过用multivariate_normal和cov = [[sigma1, 0], [0, sigma2]]，但得到的是M矩阵的两个不同的N，第一个是方差sigma1，第二个是方差sigma2。
浏览 1提问于2015-10-13得票数 2
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我正在做一个关于图像质量评估的项目。我将图像转换为灰度，并使用mat2cell函数将整个图像划分为8x8矩阵。我对两个图像执行了此操作，现在我想计算这两个图像之间的协方差(即图像1的矩阵与图像2的相同矩阵之间的协方差)。请注意，这两个都是相同的图像:一个是没有失真的纯图像，另一个是有失真的图像。
浏览 1提问于2012-08-13得票数 2
我必须从一个拟合函数中计算出两个参数之间的协方差。我在Python中找到了这个名为iminuit的包，它进行了很好的拟合，并计算了参数的协方差矩阵。我在一个简单的函数上测试了这个包。这是代码：
from iminuit import Minuit, describe, Struct
def func(x,y):
f=x**2+y**2
return f
m = Minuit(func,pedantic=False,print_level=0)
m.migrad()
print("Covariance:")
print(m.matrix())
这是输出：
协
浏览 2提问于2016-06-12得票数 0
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这是代码：
p=[1,2,3,4]
q=[4,5,6,7]
z,n=numpy.polyfit(p,q,1,cov=True)
它给了我这样的信息：
4z，n=np.polyfit(p，q,1，cov=True)
C:\Users\Rekha\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\polynomial.py (x，y，deg，rcond，full，w，cov)
601 # Plus，它给出了一个稍保守的不确定性估计。
602 if len(x) <= order + 2：
-> 603提高ValueError(“数据点数必须超过+2”60
浏览 1提问于2017-09-24得票数 1
下午好。
我面临着一项PCA任务，它只涉及到降低向量的维数。在这种情况下，我对二维矩阵不感兴趣，只对一个D维向量感兴趣，我想沿着它的K个主特征向量投影。
为了实现PCA，我需要检索这个向量的协方差矩阵。让我们尝试在一个示例向量上执行此操作：
someVec = np.array([[1.0, 1.0, 2.0, -1.0]])
我将这个向量定义为一个1X4矩阵，即一个行向量，以使其与numpy.cov兼容。将这个向量的协方差矩阵通过numpy.cov将产生一个标量协方差矩阵，因为numpy.cov假设特征在行中：
print np.cov(someVec)
1.58333333333
但这只是
浏览 2提问于2012-12-11得票数 1
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我要计算样本的均值和协方差矩阵。即使样本的大小只有1，这也有可能吗？因为当我这么做的时候
calcCovarMatrix(descriptor, covar, mean, CV_COVAR_ROWS, CV_32F);
执行后，covar矩阵只有1x1大，只包含0，而descriptor是一个包含390个不同浮点数的行向量。
浏览 7提问于2014-05-03得票数 0
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我在100张图像上使用PCA。我的训练数据是442368x100 double矩阵。442368是特征，100个是图像的数量。这是我找到特征向量的代码。
[ rows, cols] = size(training);
maxVec=rows;
maxVec=min(maxVec,rows);
train_mean=mean(training,2);
A=training-train_mean*ones(1,cols);
A=A'*A;
[evec,eval]=eig(A);
[eval ind] = sort(-1*diag(eval));
evec= evec(:, ind(1:
浏览 2提问于2016-09-26得票数 4
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OpenCV高斯曲线拟合
、、、
我正在寻找使用OpenCV拟合高斯曲线。我可以有一维或二维Mat，我想计算矩阵上最佳高斯拟合的高斯参数。但是，我希望能够确定一些参数(例如，高斯均值或方差)。我想要适合的1D模型如下：
y = a + (b - a) * exp( -( x - c )/( 2 * d^2 ) )
在2D Mat的情况下，模型与多变量高斯函数相同。
OpenCV有没有适合我需要的实现？如果是，你能提供一个例子或一些有用的链接吗？提前谢谢你。
浏览 5提问于2013-10-16得票数 0
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我有一个m*n维数的矩阵M。M包含n个数据，每个数据都有m维，且m比n大。
现在我的问题是，如何计算PCA of M，使用OpenCV中的SVD来保持总负载或能量的99%<code>E 213</code>的特征向量，步骤或步骤是什么？
浏览 2提问于2013-04-18得票数 2
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我有5个样本，每个样本都有n=10观测，我可以在SPSS程序中制作一个方差协方差矩阵，但我不知道如何用数字来制作这个矩阵。有人能帮我扶一下台阶吗？
浏览 0提问于2016-03-17得票数 1
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我需要测量两个n维向量之间的距离。似乎Mahalanobis距离在这里是一个很好的选择，所以我想试一试。
我的代码看起来像这样：
import numpy as np
import scipy.spatial.distance.mahalanobis
x = [19, 8, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 18, 0, 1673, 9, 218]
y = [17, 6, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 8, 0, 984, 9, 30]
scipy.spatial.distance.mahalanobis(x,y,np.linalg.inv(np.cov(x,y)))
但是我得到了这
浏览 0提问于2013-06-19得票数 3
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为了估计一些值，我需要在scilab .As中计算两个矩阵的协方差，结果我需要一个标量而不是协方差矩阵。我应该在scilab或cov中使用函数corr吗？
浏览 30提问于2017-01-23得票数 0
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我有两个矩阵，其中变量是列，两个矩阵都有相同的样本数。
一个矩阵是800乘200，另一个矩阵是800乘100000。我想要计算这些矩阵的列之间的相关矩阵，所以我尝试了如下：
import numpy as np
def matcor(x, y):
xc = x.shape[1]
return np.corrcoef(x, y, rowvar=False)[xc:, :xc]
xy_cor = matcor(X, Y)
然而，这最终占用了大量的内存，我在使用了大约64 of的内存时得到了一个内存错误，而且它可能会占用更多内存。有没有一种有效的内存计算方法？
浏览 0提问于2017-01-08得票数 3
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有没有办法用置信/不确定性/误差椭圆来计算协方差矩阵？我知道它是如何做的，使用2x2 covariance matrix来计算置信椭圆(例如，在这里描述：)。
这是可能的还是必要的信息缺失了？
我的置信椭圆是用两个轴的长度和椭圆旋转的角度来描述的。
到目前为止，的方法是：轴长度对应于协方差矩阵的两个特征值，并定义“扩展”。椭圆角为0，x& y. 之间没有相关性。
我创建了一个新的空白2x2矩阵，并假设角度为zero，例如，我使用了第一个特征值并将其设置为var_xx。第二特征值和var_yy也是如此。现在我有了一个对角线矩阵，它描述了方差，但是没有旋转(相关)。
现在我用一个二维旋转矩
浏览 11提问于2017-01-23得票数 3
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wls_prediction_std返回我拟合的模型数据的标准差和置信区间。我需要知道从协方差矩阵计算置信区间的方法。(我已经尝试过通过查看源代码来解决这个问题，但还是做不到)我希望你们中的一些人可以通过写出wls_prediction_std背后的数学表达式来帮助我。
浏览 1提问于2013-12-14得票数 5
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我读过线性回归和解释OLS结果，即系数，t-值，p-值.但在线性回归中找不到任何与协方差矩阵相关的材料。
我读到了线性回归中的假设，偶然发现了异方差这个术语，并正在研究它的后果。因此，在讨论堆栈交换中关于异方差性后果的一个答案时，我遇到了一个术语协方差矩阵。这里有一个指向StackExchange的链接
什么是协方差矩阵，人们应该如何解释它？
浏览 0提问于2020-03-12得票数 1
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我使用一般线性模型(GLM)进行特征提取，得到一个β-矩阵.我还得到了一个类标签矩阵。这是一个多类问题。
现在我想用t检验来进行基于GLM特征提取的特征选择.有人能告诉我如何编写t-test来完成这个功能选择吗？非常感谢!
浏览 3提问于2015-04-20得票数 3
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给定一个随机向量Y=[y1,y2,...,yn];，其协方差矩阵如下所示：
如何在MATLAB中计算协方差矩阵？
浏览 0提问于2016-10-27得票数 0
我目前正在使用Python中的curve_fit包的scipy.optimize函数，并且知道如果从curve_fit获得的协方差矩阵的对角线条目的平方根，就会得到curve_fit计算的参数的标准差。我不确定的是，这个标准差到底是什么意思。据我所知，这是一个使用黑森矩阵的近似，但准确的计算是什么呢？高斯贝尔曲线的标准差告诉你在曲线的某一范围内面积的百分比，所以我假设对于curve_fit，它告诉你在某些参数值之间有多少个数据点，但显然这是不对的。
很抱歉，如果这应该是曲线拟合的基本知识，但是我真的不知道标准偏差是做什么的，它们表示参数上的误差，但是这些参数被计算为对函数的最佳拟合，它不像有一
浏览 6提问于2017-06-23得票数 5
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我的代码遵循PCA算法，以便找到20000 *35矩阵的特征向量和特征值。因此，为了找到特征向量，我需要找到协方差矩阵，在计算中，协方差矩阵的阶数为20000*20000。
我怎么处理这么大的矩阵呢？我的代码使用了OpenCV
浏览 0提问于2013-05-05得票数 0
2回答
现在我有一个7000*7000的相关矩阵，我必须在R中对此进行PCA，我使用了
CorPCA <- princomp(covmat=xCor)
，xCor是相关矩阵，但它出现了。
协方差矩阵不是非负定的
这是因为我在这个矩阵中有一些负相关性。我想知道R中的哪个内置函数可以用来得到PCA的结果。
浏览 2提问于2014-02-17得票数 3
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这是我在网上找到的代码
d0 = pd.read_csv('./mnist_train.csv')
labels = d0.label.head(15000)
data = d0.drop('label').head(15000)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
standardized_data = StandardScaler().fit_transform(data)
#find the co-variance matrix which is : (A^T * A)/n
sample_d
浏览 0提问于2019-01-31得票数 2
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我不明白curve_fit无法估计参数的协方差，从而提高了下面的OptimizeWarning。以下MCVE解释了我的问题：
MCVE python片段
from scipy.optimize import curve_fit
func = lambda x, a: a * x
popt, pcov = curve_fit(f = func, xdata = [1], ydata = [1])
print(popt, pcov)
输出
\python-3.4.4\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py:715:
OptimizeWarning:
浏览 0提问于2017-01-18得票数 23
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我有一个数据集，它的列名为Gender、IQ和Brain_Mass。当然，只有性别是分类变量，所以我将其设置为gender=factor(Gender)，从而为其分配了一个虚拟变量。
但是，我想要找到协方差矩阵和相关矩阵。我知道我可以只使用cov2cor(V)来获得相关矩阵，但是如何从这些数据中获得协方差矩阵呢？我认为我不能只接受var(data)，因为存在一个伪变量。
如果有人能帮上忙，我将不胜感激。谢谢。
浏览 0提问于2014-12-01得票数 3
我正在用C++实现一个基于卡尔曼滤波器的AHRS。在过滤器的方程式中有一些对我来说相当奇怪的东西。 ? 我找不到P(协方差)矩阵实际更新的部分，以表示预测的不确定性。在“预测”步骤中，P的估计值是从它之前的值A和Q计算出来的。据我所知，A(系统矩阵)和Q(噪声协方差)是恒定的。然后在“校正”期间，根据K、H和预测的P计算P。H(观测矩阵)是恒定的，因此影响P的唯一变量是K(卡尔曼增益)。但是K是从预测的P，H和R(观测噪声)计算出来的，它们要么是常数，要么是P本身。那么，方程中使P与x相关的部分在哪里？对我来说，似乎P在这里递归循环，只依赖于P的常量和初始值，这没有任何意义。我遗漏了
浏览 171提问于2020-04-29得票数 1
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如果我们有一个数据集，我们已经适应一个三维高斯模型。我们现在有均值，协方差矩阵和pdf。如果我有一个新的数据点，我想检查它是否在协方差内(在模型内)。出于某些原因，我需要答案与差异有关。我怎样才能在matlab甚至逻辑上做到这一点呢？
浏览 7提问于2013-11-28得票数 0
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Scikit-学习PCA
、、、
我正在使用来自的输入数据(参见第3.1节)。
我试着用scikit学习来再现它们的协方差矩阵、特征值和特征向量。但是，我无法重现数据源中显示的结果。我也在其他地方看到过这些输入数据，但是我无法分辨它是与scikit有关的问题--学习，我的步骤，还是数据源。
data = np.array([[2.5,2.4],
[0.5,0.7],
[2.2,2.9],
[1.9,2.2],
[3.1,3.0],
[2.3,2.7],
浏览 2提问于2014-12-30得票数 14
我试图在下面的代码中理解perr，它是一个维数(2，2)的矩阵，.I期望它是一个维数(1，2)的矩阵。请您解释一下哪个值对应于斜率，哪个值对应于拦截。文档指出，对角线是参数(斜率、截距)的方差。对角线元素呢?告诉我们什么？
x= np.arange(10)
y = np.array([2,4,7,8,11,18,20,24,26,28])
def line(x,m,b): #m and b are parameters
return m*x+b
pfit,perr = optimize.curve_fit(line,x,y)
error = []
for i in range(
浏览 0提问于2018-06-27得票数 1
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我有一个数据集，其中包含非常小的值，因此，当您尝试计算协方差矩阵时，您会得出NaN值。当我能够在计算中缩放那些非常小的值时，我应该如何更改数据？
我正在使用MATLAB，但任何其他选择对我来说也是可以的。
浏览 3提问于2013-12-30得票数 0
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我正在使用R中的灰度共生矩阵软件包运行来自陆地卫星波段的灰度共生矩阵的图像纹理度量，我想知道mean‘和'mean_ENVI’/ 'variance‘和'variance_ENVI’之间的区别。
这似乎是一个基本的问题，但我找不到一个很好的解释。
library(glcm)
Feb2014_B2 <-raster ("Feb2014_band2x.tif")
Feb2014.B2.textures3x3 <- glcm(Feb2014_B2, window = c(3, 3), shift = c(1, 1),
statistics
浏览 0提问于2016-03-15得票数 2
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