npcovと比較しているときに、定義された関数を持つ複素配列の共分散行列の計算が一致していません

Pythonで単純な共分散行列関数を作成しようとしています。

import numpy as np
def manual_covariance(x):
    mean = x.mean(axis=1)
    print(x.shape[1])
    cov = np.zeros((len(x), len(x)), dtype='complex64')
    for i in range(len(mean)):
        for k in range(len(mean)):
            s = 0
            for j in range(len(x[1])):  # 5 Col
                s += np.dot((x[i][j] - mean[i]), (x[k][j] - mean[i]))
            cov[i, k] = s / ((x.shape[1]) - 1)
    return cov

この関数を使用して、次の共分散を計算すると、次のようになります。

A = np.array([[1, 2], [1, 5]])
man_cov = manual_covariance(A)
num_cov = np.cov(A)

私の答えはnp.cov（）と一致し、問題はありません。しかし、代わりに複素数を使用すると、私の答えはnp.cov（）と一致しません。

A = np.array([[1+1j, 1+2j], [1+4j, 5+5j]])
man_cov = manual_covariance(A)
num_cov = cov(A)
Manual result:
[[-0.5+0.j -0.5+2.j]
 [-0.5+2.j  7.5+4.j]]
Numpy cov result:
[[0.5+0.j 0.5+2.j]
 [0.5-2.j 8.5+0.j]]

すべてのステートメントを印刷して、どこで問題が発生する可能性があるかを確認しようとしましたが、障害を見つけることができません。