PyTorch torch.cov 関数
PyTorch torch リファレンスマニュアルtorch.covは、PyTorch で共分散行列を計算するための関数です。入力テンソルの共分散行列を計算し、変数間の共分散を測定するために使用されます。
関数定義
torch.cov(input, correction=1, fweights=None, aweights=None)
使用例
実例
import torch
# 共分散行列を計算する
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]], dtype=torch.float32)
print("入力行列:")
print(x)
# 共分散行列を計算する（デフォルトでベッセル補正を使用）
cov = torch.cov(x)
print("共分散行列:")
print(cov)
# 補正を使用しない (correction=0)
cov_no_correction = torch.cov(x, correction=0)
print("補正なしの共分散行列:")
print(cov_no_correction)
# 2つの変数
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5], dtype=torch.float32)
b = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10], dtype=torch.float32)
data = torch.stack([a, b])
cov2 = torch.cov(data)
print("a と b の共分散行列:")
print(cov2)
# 共分散行列を計算する
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]], dtype=torch.float32)
print("入力行列:")
print(x)
# 共分散行列を計算する（デフォルトでベッセル補正を使用）
cov = torch.cov(x)
print("共分散行列:")
print(cov)
# 補正を使用しない (correction=0)
cov_no_correction = torch.cov(x, correction=0)
print("補正なしの共分散行列:")
print(cov_no_correction)
# 2つの変数
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5], dtype=torch.float32)
b = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10], dtype=torch.float32)
data = torch.stack([a, b])
cov2 = torch.cov(data)
print("a と b の共分散行列:")
print(cov2)
その他の拡張