ECG信号分为5个类别，每个类别Average Pearson’s Correlation Coefficient怎么求，想用折线图画出来，写出求相关系数的代码和画折线图的代码

要计算每个类别的平均皮尔逊相关系数（Average Pearson’s Correlation Coefficient），并将结果用折线图展示出来，可以按照以下步骤进行操作：

1. 将每个类别的信号分别存储在不同的数组中。
2. 对于每个类别的信号数组，计算它们之间的皮尔逊相关系数。
3. 对于每个类别，计算其所有信号的平均皮尔逊相关系数。
4. 使用折线图绘制每个类别的平均皮尔逊相关系数。

以下是一个示例代码，用于计算每个类别的平均皮尔逊相关系数并绘制折线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr

# 假设有5个类别的信号，每个类别的信号存储在不同的数组中
class1_signals = np.random.random((10, 100))  # 第一个类别的信号
class2_signals = np.random.random((10, 100))  # 第二个类别的信号
class3_signals = np.random.random((10, 100))  # 第三个类别的信号
class4_signals = np.random.random((10, 100))  # 第四个类别的信号
class5_signals = np.random.random((10, 100))  # 第五个类别的信号

# 计算每个类别的平均皮尔逊相关系数
class1_avg_corr = np.mean([pearsonr(signal, class1_signals.mean(axis=0))[0] for signal in class1_signals])
class2_avg_corr = np.mean([pearsonr(signal, class2_signals.mean(axis=0))[0] for signal in class2_signals])
class3_avg_corr = np.mean([pearsonr(signal, class3_signals.mean(axis=0))[0] for signal in class3_signals])
class4_avg_corr = np.mean([pearsonr(signal, class4_signals.mean(axis=0))[0] for signal in class4_signals])
class5_avg_corr = np.mean([pearsonr(signal, class5_signals.mean(axis=0))[0] for signal in class5_signals])

# 绘制折线图
x = np.arange(1, 6)
y = [class1_avg_corr, class2_avg_corr, class3_avg_corr, class4_avg_corr, class5_avg_corr]

plt.plot(x, y, marker='o')
plt.xlabel('Class')
plt.ylabel('Average Pearson\'s Correlation Coefficient')
plt.title('Average Pearson\'s Correlation Coefficient for each Class')
plt.show()

在上述代码中，我们首先计算每个类别的平均皮尔逊相关系数，使用`pearsonr`函数计算每个信号与其所属类别的平均信号之间的皮尔逊相关系数。然后，我们将每个类别的平均相关系数存储在y数组中，并使用x数组来标识每个类别。最后，使用matplotlib库绘制折线图，横轴表示类别，纵轴表示平均皮尔逊相关系数。