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
>>> paddle.seed(2023)

>>> xt = paddle.rand((3,4))
>>> print(paddle.linalg.corrcoef(xt))
Tensor(shape=[3, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[ 0.99999988, -0.47689581, -0.89559376],
 [-0.47689593,  1.        ,  0.16345492],
 [-0.89559382,  0.16345496,  1.        ]])

         