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numpy.cov(m, y=None, rowvar=True)
m： array_like，包含多个变量和观测值的1-D或2-D数组，m的每一行代表一个变量，每一列都是对所有这些变量的单一观察。y： array_like, 可选，另外一组变量和观察，y具有与m相同的形状。rowvar： bool, 可选，如果rowvar为True（默认值），则每行代表一个变量X，另一个行为变量Y。否则，转换关系：每列代表一个变量X，另一个列为变量Y。功能：给定数据和权重，估计协方差矩阵。返回变量的协方差矩阵
例子
import numpy as np A = np.array([[0, 2], [1, 1], [2, 0]]).T print(A) # [[0 1 2][2 1 0]] B = np.cov(A) # 默认行为变量计算方式，即X为行，Y也为行 print(B) # [[ 1. -1.][-1. 1.]] C = np.cov(A, rowvar=False) # 此时列为变量计算方式 即X为列，Y也为列 print(C) # [[ 2. 0. -2.][ 0. 0. 0.][-2. 0. 2.]]