我有一个1043 * 261矩阵,0到1之间的数字非常小,我用numpy.cov()函数计算了1043 * 1043协方差矩阵.我尝试运行代码几次并得到相似(不完全相同)的协方差矩阵,但协方差矩阵中的元素与e-7的比例略有不同.这有时会使协方差矩阵成为非PSD,这对我来说会造成严重的问题.
有谁知道为什么存在差异以及如何解决它？
通过两次运行相同的代码我得到了两个协方差矩阵.如果按元素比较它们,您会看到细微差别：
No. 1
[[ 5.05639177e-06 2.44041401e-06 3.30187175e-06 ..., 1.66634014e-06
4.03972183e-06 1.18433575e-06]
[ 2.44041401e-06 9.67277658e-06 9.04356309e-06 ..., 2.50668884e-06
5.43371939e-06 4.74297546e-06]
[ 3.30187175e-06 9.04356309e-06 2.09334309e-05 ..., 3.13977728e-06
8.69946165e-06 6.15981652e-06]
...,
[ 1.66634014e-06 2.50668884e-06 3.13977728e-06 ..., 4.20175297e-06
4.16076781e-06 1.59827406e-06]
[ 4.03972183e-06 5.43371939e-06 8.69946165e-06 ..., 4.16076781e-06
2.58010941e-05 3.02797946e-06]
[ 1.18433575e-06 4.74297546e-06 6.15981652e-06 ..., 1.59827406e-06
3.02797946e-06 6.60805238e-06]]
No.2
[[ 5.05997030e-06 2.42187179e-06 3.30788097e-06 ..., 1.66495376e-06
4.03676937e-06 1.17413702e-06]
[ 2.42187179e-06 9.60677140e-06 9.05219266e-06 ..., 2.50338648e-06
5.42679569e-06 4.75547515e-06]
[ 3.30788097e-06 9.05219266e-06 2.04172017e-05 ..., 3.13058624e-06
8.67976701e-06 6.28137859e-06]
...,
[ 1.66495376e-06 2.50338648e-06 3.13058624e-06 ..., 4.20175297e-06
4.16076781e-06 1.59827884e-06]
[ 4.03676937e-06 5.42679569e-06 8.67976701e-06 ..., 4.16076781e-06
2.58010941e-05 3.02810307e-06]
[ 1.17413702e-06 4.75547515e-06 6.28137859e-06 ..., 1.59827884e-06
3.02810307e-06 6.63834973e-06]]
非常感谢你！
解决方法:
numpy.cov似乎是确定性的：
import numpy
randoms = numpy.random.random((1043, 261))
covs = [numpy.cov(randoms) for _ in range(10)]
all((c==covs[0]).all() for c in covs)
#>>> True
我想这个问题在别的地方.
另请注意,此结果的大小为数字的第1000位
标签：python,numpy,covariance 来源： https://codeday.me/bug/20190825/1719285.html
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