在数学领域，COV代表的是协方差，这是一种用于评估两个变量间变异程度的统计工具。协方差的概念源自概率论和统计学，它用于衡量两个变量间的总体误差，揭示它们之间关系的强度和方向。协方差与方差紧密相关，方差实际上是在特定情况下协方差的一个特例，即当两个变量是同一变量时。当两个变量表现出一致的变化趋势时，比如，当一个变量超出其期望
cov函数计算的是协方差。如果输入参数为两个随机变量，则计算二者之间的协方差。如果输入参数为随机变量组成的矩阵并指定表示随机变量的维度，返回值是随机变量的协方差矩阵。
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x=np.array([[0,2],[1,1],[2,0]]) 值得注意的是,np.cov(x)函数的默认输入矩阵x每一行代表一个特征,每一列代表一个观测,所以在进行协方差矩阵计算的时候需要对输入矩阵进行转置,或者将默认参数设置为False,如np.cov(x,rowvar=False)。 import numpy as np x = np.array([[0, 2], [1, 1], ...