python – numpy.ma.cov – 具有缺失值的成对相关性？

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内容图文

示例数据集(从更大的矩阵中随机抽取行)

import numpy as np

test = [[np.nan, np.nan, 0.217, 0.562],
        [np.nan, np.nan, 0.217, 0.562],
        [0.269, 0.0, 0.217, 0.562],
        [np.nan, np.nan, 0.217, -0.953],
        [np.nan, np.nan, 0.217, -0.788],
        [0.75, 0.0, 0.217, 0.326],
        [0.207, 0.0, 0.217, 0.814],
        [np.nan, np.nan, 0.217, 0.562],
        [np.nan, np.nan, 0.217, -0.022],
        [np.nan, np.nan, 0.217, 0.562],
        [np.nan, np.nan, 0.217, -0.953],
        [np.nan, np.nan, 0.217, -0.953],
        [0.078, 0.0, 0.217, -0.953],
        [np.nan, np.nan, 0.217, -0.953],
        [0.078, 0.0, 0.217, 0.562]]

maskedarr = np.ma.array(test)

np.ma.cov(maskedarr,rowvar=False,allow_masked=True)

[[-- -- -- --]
 [-- -- -- --]
 [-- -- 0.0 0.0]
 [-- -- 0.0 0.554]]

但是,如果我使用R,

import rpy2.robjects as robjects

robjects.globalenv['maskedarr'] = robjects.FloatVector(maskedarr.T.flatten())
robjects.r('''
dim(maskedarr) <- c(%d,%d)
maskedarr[] <- replace(maskedarr,!is.finite(maskedarr),NA)
''' % maskedarr.shape)
robjects.r('''
print(cov(maskedarr,use="pairwise"))
''')

          [,1] [,2] [,3]      [,4]
[1,] 0.0769733    0    0 0.0428294
[2,] 0.0000000    0    0 0.0000000
[3,] 0.0000000    0    0 0.0000000
[4,] 0.0428294    0    0 0.5536484

我得到一个非常不同的矩阵.如果成对相关是在仅仅为该对去除nan的情况下进行的,那么我会期待类似R的答案 – numpy.ma.cov说allow_masked = True将允许计算这些成对相关,但似乎不是这样.我错过了什么吗？

解决方法:

你的maskedarr没有掩盖任何值.

>>> maskedarr.mask
False

初始化数组时需要包含mask参数.

>>> maskedarr = np.ma.array(test, mask=np.isnan(test))

现在maskedarr.mask如下.

>>> maskedarr.mask
array([[ True,  True, False, False],
       [ True,  True, False, False],
       [False, False, False, False],
       [ True,  True, False, False],
       [ True,  True, False, False],
       [False, False, False, False],
       [False, False, False, False],
       [ True,  True, False, False],
       [ True,  True, False, False],
       [ True,  True, False, False],
       [ True,  True, False, False],
       [ True,  True, False, False],
       [False, False, False, False],
       [ True,  True, False, False],
       [False, False, False, False]], dtype=bool)

这次做numpy.ma.cov：

>>> np.ma.cov(maskedarr,rowvar=False,allow_masked=True)
masked_array(data =
 [[0.0769732996251 0.0 0.0 0.0428294015418]
 [0.0 0.0 0.0 0.0]
 [0.0 0.0 0.0 0.0]
 [0.0428294015418 0.0 0.0 0.553648402899]],
             mask =
 [[False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]
 [False False False False]],
       fill_value = 1e+20)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – numpy.ma.cov – 具有缺失值的成对相关性？全部内容，希望文章能够帮你解决python – numpy.ma.cov – 具有缺失值的成对相关性？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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