python - サンプルの共分散を返す関数を定義する

Question

2つのベクトルがあり、サンプルの共分散のみを返す関数でそれらを使用しようとしています。誰かが私のプログラムを修正するのを手伝ってもらえますか？私はPythonとプログラミング全般に不慣れです。

xv= array([8., 9.5, 7.8, 4.2, -7.7, -5.4, 3.2])
yv= array([8.9, 2.0, 4.8, -4.2, 2.7, -3.4, -5.9])

def cov(x,y):
    if (len(x) != len(y)
        [Stop] 
        x.bar = mean(x) 
        y.bar = mean(y) 
        N = len(x)      
    Cov = (sum((x-x.bar)*(y-y.bar))) / (N-1.0) 
    return(Cov) 

Answer 1

これは、外部ライブラリを使用しない私のバージョンです。共分散の方程式はウィキペディアからのものです: http://en.wikipedia.org/wiki/Covariance

x = [8., 9.5, 7.8, 4.2, -7.7, -5.4, 3.2]
y = [8.9, 2.0, 4.8, -4.2, 2.7, -3.4, -5.9]

def mean(x):
    return sum(x) / len(x)

def cov(x, y):
    x_mean = mean(x)
    y_mean = mean(y)
    data = [(x[i] - x_mean) * (y[i] - y_mean)
            for i in range(len(x))]
    return sum(data) / (len(data) - 1)

print cov(x, y)

Answer 2

私はあなたの関数をこのように書き直しました：

def cov(x,y):
    if (len(x) != len(y)):
        sys.exit()
    x_bar = float(sum(x)/len(x))
    y_bar = float(sum(y)/len(y))
    N = len(x)
    sum_xy = 0
    for i in range(len(x)):
        sum_xy += (x[i]-x_bar)*(y[i]-y_bar)
    return(sum_xy/(N-1.0))

Answer 3

numpy共分散などの操作に広く使用されているパッケージを 見てみるとよいでしょう: http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.cov.html