Python SciPy stats.random_correlation用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.random_correlation 的用法。

用法:

scipy.stats.random_correlation = <scipy.stats._multivariate.random_correlation_gen object>#

随机相关矩阵。

返回一个随机相关矩阵，给定一个特征值向量。

eigs 关键字指定相关矩阵的特征值，并暗示维度。

参数 ：：

eigs： 一维数组

相关矩阵的特征值

seed： {无，int， numpy.random.Generator ， numpy.random.RandomState }，可选

如果种子是无(或np.random)， 这numpy.random.RandomState使用单例。如果种子是一个 int，一个新的RandomState使用实例，播种种子.如果种子已经是一个Generator或者RandomState实例然后使用该实例。

tol： 浮点数，可选

输入参数检查的容差

diag_tol： 浮点数，可选

结果矩阵对角线偏差的容差。默认值：1e-7

返回 ：：

rvs： ndarray 或标量

随机大小的N维矩阵，维度(size,dim,dim)，每个都有特征值eigs。

抛出 ：：

RuntimeError

浮点错误阻止生成有效的相关矩阵。

注意：

按照 Davies 和 Higham 阐述的数值稳定算法生成随机相关矩阵。该算法使用单个 O(N) 相似变换来构造对称正半定矩阵，并应用一系列吉文斯旋转来缩放它以使其在对角线上。

参考：

[1]

戴维斯，菲利普一世；海厄姆，尼古拉斯 J； “相关矩阵及其因子的数值稳定生成”，BIT 2000，Vol。 40，第 4 期，第 640 651 页

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import random_correlation
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> x = random_correlation.rvs((.5, .8, 1.2, 1.5), random_state=rng)
>>> x
array([[ 1.        , -0.02423399,  0.03130519,  0.4946965 ],
       [-0.02423399,  1.        ,  0.20334736,  0.04039817],
       [ 0.03130519,  0.20334736,  1.        ,  0.02694275],
       [ 0.4946965 ,  0.04039817,  0.02694275,  1.        ]])
>>> import scipy.linalg
>>> e, v = scipy.linalg.eigh(x)
>>> e
array([ 0.5,  0.8,  1.2,  1.5])