python里皮尔逊相关系数

皮尔逊相关系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，它的取值范围在-1到1之间。如果相关系数为正，则两个变量正相关；如果相关系数为负，则两个变量负相关；如果相关系数为0，则两个变量不相关。

在Python中，可以使用scipy库的pearsonr()函数来计算皮尔逊相关系数。该函数需要两个参数，分别是待计算的两个变量，它会返回两个值：皮尔逊相关系数和p-value。

下面是一个简单的例子：

import scipy.stats as stats
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

corr, p_value = stats.pearsonr(x, y)

print("Pearson correlation coefficient:", corr)
print("p-value:", p_value)

输出结果为：

Pearson correlation coefficient: 1.0
p-value: 0.0

因为x和y是完全正相关的，所以皮尔逊相关系数为1。p-value为0，表示在显著性水平为0.05的情况下，拒绝两个变量不相关的假设。