Python PyTorch corrcoef用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.corrcoef 的用法。

用法:

torch.corrcoef(input) → Tensor

参数：

input(Tensor) -包含多个变量和观察值的 2D 矩阵，或表示单个变量的标量或 1D 向量。

返回：

(张量)变量的相关系数矩阵。

估计 input 矩阵给出的变量的 Pearson product-moment 相关系数矩阵，其中行是变量，列是观察值。

注意

相关系数矩阵 R 使用协方差矩阵 C 计算，如下所示R_{ij} = \frac{ C_{ij} } { \sqrt{ C_{ii} * C_{jj} } }

注意

由于浮点舍入，结果数组可能不是 Hermitian，其对角线元素可能不是 1。实数和虚数被裁剪到区间 [-1, 1] 以试图改善这种情况。

例子：

>>> x = torch.tensor([[0, 1, 2], [2, 1, 0]])
>>> torch.corrcoef(x)
tensor([[ 1., -1.],
        [-1.,  1.]])
>>> x = torch.randn(2, 4)
>>> x
tensor([[-0.2678, -0.0908, -0.3766,  0.2780],
        [-0.5812,  0.1535,  0.2387,  0.2350]])
>>> torch.corrcoef(x)
tensor([[1.0000, 0.3582],
        [0.3582, 1.0000]])
>>> torch.corrcoef(x[0])
tensor(1.)