Numpy numpy.cov() exception: ‘float’ object has no attribute ‘shape’错误

阅读更多：Numpy 教程

1. 简介

numpy.cov()是numpy中用于计算协方差矩阵的函数，它是numpy.linalg.lstsq()的基础。协方差矩阵用于衡量两个变量之间的线性关系，它的值在[-1,1]范围内。numpy.cov()的函数定义如下：

numpy.cov(m, y=None, rowvar=True, bias=False, ddof=None, fweights=None, aweights=None)

其中，m为输入数据，y为另一个输入数据（可选参数），rowvar、bias、fweights、aweights和ddof等为调整函数的选项。

注意：numpy.cov()中的输入数据要求为二维数组，而且每一行表示一个变量，每一列表示一次观察数据。

2. 问题描述

当我们在使用numpy.cov()函数时，可能会遇到“’float’ object has no attribute ‘shape’”这个错误提示。这个错误一般出现在我们传递的参数类型不对或者参数格式不符合要求时。

3. 错误示例

我们看看下面这个简单的例子：

import numpy as np
data=[1,2,3,4]
np.cov(data)

这段代码会提示错误信息“’float’ object has no attribute ‘shape’”。这是为什么呢？

出错的原因是我们传递给numpy.cov()函数的数据类型不是二维数组，而是一维数组data。当我们直接对一维数组应用numpy.cov()函数时，numpy会将数组视为一个观察数据，从而导致错误。

4. 解决办法

为了避免上述错误，我们需要将数据转换成二维数组格式。举个例子：

data = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7]])
cov_mat = np.cov(data)
print(cov_mat)

这里，我们将二维数组传递给numpy.cov()函数。输出的结果如下：

[[1.66666667 1.66666667]
 [1.66666667 1.66666667]]

另外，我们还可以使用transpose()函数将数据转换成二维数组格式。例如，

data = np.array([1, 2, 3, 4])
data = data.transpose()
cov_mat = np.cov(data)
print(cov_mat)

这里，我们首先将一维数组转换成二维数组，然后再传递给numpy.cov()函数。输出的结果与之前相同：

1.6666666666666667

5. 总结

当我们在使用numpy.cov()函数时，需要将输入数据转换成二维数组格式。否则，就会出现“’float’ object has no attribute ‘shape’”这个错误。这篇文章介绍了该问题的简介、问题描述、错误示例、解决办法以及总结等几个方面，希望对大家对numpy.cov()函数的使用有所帮助。