对于一个随机变量的分布特征，可以用均值，方差，标准差来描述。对于两个随机变量，可以用协方差，和相关系数来描述两个随机变量的相互关系。
注意在机器学习中一个向量为m*n，m表示样本个数，n表示特征个数，这里的随机变量表示的是每一列，而不是每一行。
协方差
协方差表示了两个随机变量线性相关的程度。
样本协方差
为什么要除以n-1，因为这样可以样本协方差才是总体协方差的无偏估计。
相关系数
import numpy as np
x1 = [-2.1, -1, 4.3]
x2 = [3, 1.1, 0.12]
X = np.stack((x1, x2), axis=0)# 每一行作为一个变量
print('相关系数',np.corrcoef(X))
print('相关系数',np.corrcoef(x1,x2))
协方差矩阵
import numpy as np
x1 = [-2.1, -1, 4.3] #天气这个随机变量，独立采样3次，得到三个样本值
x2 = [3, 1.1, 0.12] #打球
X = np.stack((x1, x2), axis=0) # 每一行作为一个变量
print('X的协方差矩阵',np.cov(X))
print('协方差矩阵',np.cov(x1, x2))
print('x1的方差',np.cov(x1))
#公式计算
def de_mean(x):
xmean = np.mean(x)
return [xi - xmean for xi in x]
def covariance(x, y):
n = len(x) #这里的n可以理解为独立采样的次数
return np.dot(de_mean(x), de_mean(y)) / (n-1)
print('x1和x2的协方差',covariance(x1,x2)) 
参考文献：
协方差矩阵计算实例_lgcnongchaoer的博客-CSDN博客_协方差矩阵计算例题
协方差、样本协方差、协方差矩阵、相关系数详解（python代码）_虾米小馄饨的博客-CSDN博客_样本协方差文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-504041.html
为什么样本方差（sample variance）的分母是 n-1？ - 知乎 (zhihu.com) 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-504041.html
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