与列的协方差

【问题标题】：Covariance with a columns与列的协方差
【发布时间】：2015-06-09 10:40:39
【问题描述】：

如果我有一个带有 X.shape=(m,n) 的 numpy 数组 X 和带有 y.shape=(m,1) 的第二列向量 y，我如何使用 for 循环计算 X 的每一列与 y 的协方差？我希望结果是(m,1) 或(1,m)。

【问题讨论】：

你看过 np.cov() 函数吗？似乎适用于与向量相关的矩阵。看，docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.cov.html
是的，但我正在处理文本数据，np.cov 将计算 X 矩阵中的列之间的协方差，该矩阵有 100000 列。这会很慢。
输出的大小不应该是1xn 或nx1吗？
@Divakar，你是对的，谢谢你的回答。

【解决方案1】：

假设输出的形状为(1,n)，即A 的每一列与B 的covariance 操作的标量，因此n 的列以n 结尾标量，您可以在此处使用两种使用 covariance formula 的方法。

方法 #1：使用广播

np.sum((A - A.mean(0))*(B - B.mean(0)),0)/B.size

方法 #2：使用矩阵乘法

np.dot((B - B.mean(0)).T,(A - A.mean(0)))/B.size

【讨论】：