python - Numpy corrcoef 错误

Question

我现在正在学习子空间方法来对手写数字进行分类。子空间方法需要一个自相关矩阵，我发现np.corrcoef()可以计算它。

在 的文档中np.corrcoef()，默认情况下它说“每一行代表一个变量，列中有观察值”。所以，我转置了我的输入数据，因为每一行都是一个观察值（4132 obs，784 vars）。

但是，该函数返回一个带有信息的数组或带有转置的 NaN。然后，我无法计算特征值和特征向量。

没有转置，我可以完美地计算，但这不是我想要的（（4132,4132）形状数组）。我不明白为什么会这样。

这是我的代码：

X = train[train["label"]==i].iloc[:,1:] 
C = np.corrcoef(X.T)
print(np.isnan(np.min(C))) #-> print True if there are Nan values
eig_val,eig_vec = linalg.eigh(C) #-> returns ValueError
print(eig_val.shape,eig_vec.shape)

X是这样的（4132行，785列）

标签： pythonnumpy

Answer 1

问题是您的某些行（转置后）没有方差，因此协方差矩阵中有零值（您可以使用 进行检查np.cov）。如果您检查文档np.corrcoef，则相关系数除以协方差矩阵中的元素，因此除以 0，因为您的某些行没有方差。