典型相关分析Python手写代码

典型相关分析是一种用于分析两组变量之间关系的统计方法，它可以用于探索两组变量之间的线性关系。下面是一个使用Python实现典型相关分析的示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成两组随机数据
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)

# 计算典型相关系数
r, _ = stats.canoncorr(x, y)

print("Canonical Correlation Coefficient: ", r)

在这个示例中，我们使用NumPy生成两组随机数据，然后使用SciPy库中的`stats.canoncorr()`函数计算它们之间的典型相关系数。输出结果为两组变量之间的典型相关系数。