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计算协方差矩阵

[编程题]计算协方差矩阵
  • 热度指数：2433 时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒 空间限制：C/C++ 256M，其他语言512M
  • 算法知识视频讲解
编写一个 Python 函数来计算给定向量集的协方差矩阵。该函数应该采用一个列表列表，其中每个内部列表代表一个特征及其观察结果，并返回一个协方差矩阵。

输入描述:
输入给定向量集。


输出描述:
输出协方差矩阵。
示例1

输入

[[7, 8, 9], [10, 11, 12]]

输出

[[1.0, 1.0], [1.0, 1.0]]

备注:
1.Python3对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。
2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。
算法知识视频讲解
开通博客
头像 牛客838487852号
发表于 2025-07-24 15:33:45
import numpy as np def calculate_covariance_matrix(vectors): # 补全代码 fist_array = np.array(vectors) n = fist_array.shape[1] means = np 展开全文
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头像 牛客题解官
发表于 2025-02-05 12:46:02
协方差矩阵是一种描述两个随机变量之间关系的矩阵，其计算公式为： 其中， 和 是两个随机变量， 和 是 和 的均值。 标准代码如下 def calculate_covariance_matrix(vectors): n_features = len(vectors) n_ob 展开全文
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头像 牛客330202131号
发表于 2025-09-06 10:22:54
import numpy as np def calculate_covariance_matrix(vectors): n_features, n_obser = len(vectors), len(vectors[0]) covar_matrix = [[0]*n_featur 展开全文
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头像 牛客963150786号
发表于 2025-05-20 19:29:41
import numpy as np def jia(vectors, a): return [i + a for i in vectors] def dianji(a,b): if len(a) != len(b): return -1 s = 0 展开全文
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头像 yuncongliu
发表于 2025-05-16 13:51:09
import numpy as np def calculate_covariance_matrix(vectors): # 补全代码 feature_num = len(vectors) sample_num = len(vectors[0]) cov_matr 展开全文
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头像 ForHeart
发表于 2025-03-03 07:48:30
import numpy as np def calculate_covariance_matrix(vectors): # 补全代码 n_features = len(vectors) n_observations = len(vectors[0]) covar 展开全文
去ta的博客 赞 (0) 回复(0) 收起
头像 牛客849550449号
发表于 2025-11-17 14:41:26
def calculate_covariance_matrix(vectors): mean = [sum(j for j in i) / len(vectors[0]) for i in vectors] return [ [ ( 展开全文
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问题信息

线性代数
难度：
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