python计算协方差矩阵_在Python中构建协方差矩阵

首先,对于将来可能会遇到这个问题的其他人：如果你确实有数据并且想要估计协方差矩阵,正如几个人所指出的那样,使用np.cov或类似的东西.

从模式构建阵列

但是,您的问题是如何在给定一些预定义规则的情况下构建大型矩阵.为了澄清评论中的一些混淆：你的问题似乎不是关于估计协方差矩阵,而是关于指定一个.换句话说,你问的是如何在给定一些预定义规则的情况下构建一个大型数组.

哪种方式最有效取决于你正在做的细节.在这种情况下,大多数性能技巧将涉及在您正在执行的计算中利用对称性. (例如,一行是否相同？)

如果不确切知道自己在做什么,就很难说清楚.因此,我将重点关注如何做这类事情. (注意：我刚注意到你的编辑.我将在稍后的例子中包含一个布朗桥的例子……)

常量(或简单)行/列

最基本的情况是输出数组中的常量行或列.使用切片语法可以轻松创建数组并为列或行指定值：

import numpy as np

num_vars = 10**4

cov = np.zeros((num_vars, num_vars), dtype=float)

要设置整个列/行：

# Third column will be all 9's

cov[:,2] = 9

# Second row will be all 1's (will overwrite the 9 in col3)

cov[1,:] = 1

您还可以将数组分配给列/行：

# 5th row will have random values

cov[4,:] = np.random.random(num_vars)

# 6th row will have a simple geometric sequence

cov[5,:] = np.arange(num_vars)**

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