Функция torch.cov в PyTorch
Справочное руководство PyTorch torch
torch.covявляется функцией в PyTorch, используемой для вычисления ковариационной матрицы. Она вычисляет ковариационную матрицу входного тензора для измерения ковариации между переменными.
Определение функции
torch.cov(input, correction=1, fweights=None, aweights=None)
Пример использования
Пример
import torch
# Вычислить ковариационную матрицу
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]], dtype=torch.float32)
print("Входная матрица:")
print(x)
# Вычислить ковариационную матрицу (поправка Бесселя используется по умолчанию)
cov = torch.cov(x)
print("Ковариационная матрица:")
print(cov)
# Без коррекции (correction=0)
cov_no_correction = torch.cov(x, correction=0)
print("Ковариационная матрица без коррекции:")
print(cov_no_correction)
# Две переменные
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5], dtype=torch.float32)
b = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10], dtype=torch.float32)
data = torch.stack([a, b])
cov2 = torch.cov(data)
print("Ковариационная матрица для a и b:")
print(cov2)
# Вычислить ковариационную матрицу
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]], dtype=torch.float32)
print("Входная матрица:")
print(x)
# Вычислить ковариационную матрицу (поправка Бесселя используется по умолчанию)
cov = torch.cov(x)
print("Ковариационная матрица:")
print(cov)
# Без коррекции (correction=0)
cov_no_correction = torch.cov(x, correction=0)
print("Ковариационная матрица без коррекции:")
print(cov_no_correction)
# Две переменные
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5], dtype=torch.float32)
b = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10], dtype=torch.float32)
data = torch.stack([a, b])
cov2 = torch.cov(data)
print("Ковариационная матрица для a и b:")
print(cov2)
Другие расширения