np.sum(rz1*Data)/np.sum(rz1)mu2

np.sum(rz2*Data)/np.sum(rz2)std1

np.sum(rz1*np.square(Data-mu1))/np.sum(rz1)std2

np.sum(rz2*np.square(Data-mu2))/np.sum(rz2)w1

np.sum(rz1)/nw2

会沿着第一个维度行进行最大值的查找返回每一列中最大值所在的行索引。

例如

np.array([[1,

会沿着第二个维度列进行最大值的查找返回每一行中最大值所在的列索引。

例如

np.array([[1,

gamma2进行最大值的查找返回每个数据点属于哪个子分布的概率更大。

维数据,

0.97264126]])3.3取出特征值最大的2个特征值索引也就是[2.38,0.35]对应的第1列和第3列

indexes[2

np.cov()是一个用于计算协方差矩阵的函数它可以接受一个或两个数组作为参数返回一个二维数组表示协方差矩阵。

协方差矩阵是一个对称矩阵它的对角线元素表示各个变量的方差非对角线元素表示两个变量之间的协方差。

协方差反映了两个变量的线性相关程度如果协方差为正说明两个变量正相关如果协方差为负说明两个变量负相关如果协方差为零说明两个变量无相关性。

np.cov(m,

一个一维或二维的数组表示多个变量和观测值。

如果是一维数组表示一个变量的观测值如果是二维数组每一行表示一个变量每一列表示一个观测值。

y:

可选参数另一个一维或二维的数组表示另一组变量和观测值必须和m具有相同的形状。

rowvar:

可选参数布尔值默认为True。

如果为True表示每一行代表一个变量如果为False表示每一列代表一个变量。

bias:

可选参数布尔值默认为False。

如果为False表示计算无偏协方差除以n-1如果为True表示计算有偏协方差除以n。

ddof:

可选参数整数默认为None。

如果不为None则覆盖由bias隐含的默认值。

ddof0表示计算有偏协方差ddof1表示计算无偏协方差。

fweights:

可选参数一维数组或整数默认为None。

表示每次观测的频率权重。

aweights:

返回值