corrcoef

paddle.linalg. corrcoef ( x, rowvar=True, name=None ) [源代码]

相关系数矩阵表示输入矩阵中每对变量的相关性。例如，对于 N 维样本 X=[x1，x2，…xN]T，则相关系数矩阵 元素 Rij 是 xi 和 xj 的相关性。元素 Rii 是 xi 本身的协方差。

皮尔逊积矩相关系数 R 和协方差矩阵 C 的关系如下：

\[R_{ij} = \frac{ C_{ij} } { \sqrt{ C_{ii} * C_{jj} } }\]

R 的值在-1 到 1 之间。

参数

  • x (Tensor) - 一个 N(N<=2)维矩阵，包含多个变量。默认矩阵的每行是一个观测变量，由参数 rowvar 设置。

  • rowvar (bool，可选) - 若是 True，则每行作为一个观测变量；若是 False，则每列作为一个观测变量。默认 True。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

输入 x 的皮尔逊积矩相关系数矩阵。

代码示例

import paddle

xt = paddle.rand((3,4))
print(paddle.linalg.corrcoef(xt))

# Tensor(shape=[3, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# [[ 1.        , -0.73702252,  0.66228950],
# [-0.73702258,  1.        , -0.77104872],
# [ 0.66228974, -0.77104825,  1.        ]])