使用 scipy 将协方差转换为相关性时出错

Question

我正在尝试使用此处的方法将协方差矩阵（从 scipy.optimize.curve_fit）转换为相关矩阵： https://math.stackexchange.com/questions/186959/correlation-matrix-from-covariance-matrix

我的测试数据来自这里https://blogs.sas.com/content/iml/2010/12/10/converting-between-correlation-and-covariance-matrices.html

我的代码在这里

    import numpy as np

    S = [[1.0,  1.0,  8.1],
         [1.0, 16.0, 18.0],
         [8.1, 18.0, 81.0] ]

    S = np.array(S)
    diag = np.sqrt(np.diag(np.diag(S)))
    gaid = np.linalg.inv(diag)
    corl = gaid * S * gaid
    print(corl)

我原以为会看到 [[1. 0.25 0.9 ], [0.25 1. 0.5 ], [0.9 0.5 1. ]]，但结果是 [[1. 0. 0.], [0. 1. 0.], [0. 0. 1.]]。我显然在做一些愚蠢的事情，但不确定是什么，所以非常感谢收到所有建议 - 谢谢！

Answer 1

你现在可能已经明白了，但你必须在 numpy 中使用 @ 运算符进行矩阵乘法。运算符 * 用于逐元素乘法。所以

corl = gaid @ S @ gaid

给出了您正在寻找的答案。

使用 scipy 将协方差转换为相关性时出错

Error converting covariance to correlation using scipy

covariance

scipy

correlation

python-3.x