python correlation_python scipy stats.random_correlation用法及代码示例

随机相关矩阵。

给定一个特征值向量，返回一个随机相关矩阵。

eigs关键字指定相关矩阵的特征值，并隐含维度。

参数：

eigs：1d ndarray相关矩阵的特征值。

注意：

遵循Davies&Higham提出的数值稳定算法生成随机相关矩阵。该算法使用单个O(N)相似度变换来构造对称的正semi-definite矩阵，并应用一 Series 的Givens旋转对其进行缩放以使其在对角线上具有一个。

参考文献：

戴维斯(Philip I)； Higham，尼古拉斯·J； “相关矩阵的数值稳定生成及其相关因子”，BIT 2000，第一卷。 40，No.4，第640651页

例子：

>>> from scipy.stats import random_correlation

>>> np.random.seed(514)

>>> x = random_correlation.rvs((.5, .8, 1.2, 1.5))

>>> x

array([[ 1. , -0.20387311, 0.18366501, -0.04953711],

[-0.20387311, 1. , -0.24351129, 0.06703474],

[ 0.18366501, -0.24351129, 1. , 0.38530195],

[-0.04953711, 0.06703474, 0.38530195, 1. ]])

>>> import scipy.linalg

>>> e, v = scipy.linalg.eigh(x)

>>> e

array([ 0.5, 0.8, 1.2, 1.5])

方法：

``rvs(eigs=None, random_state=None)``

绘制均具有特征值eigs的随机相关矩阵。

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