python怎么计算相关系数_Python三种方法计算皮尔逊相关系数

在Python中，可以使用以下三种方法计算皮尔逊相关系数：

1. 使用NumPy库中的corrcoef函数，示例如下：

import numpy as np

# 生成两个随机数组
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)

# 求相关系数
r = np.corrcoef(x, y)[0, 1]

print("相关系数为：", r)

2. 使用SciPy库中的pearsonr函数，示例如下：

from scipy.stats import pearsonr

# 生成两个随机数组
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)

# 求相关系数
r, p = pearsonr(x, y)

print("相关系数为：", r)

其中，pearsonr函数返回两个值，第一个是相关系数，第二个是p值。

3. 使用pandas库中的corr函数，示例如下：

import pandas as pd

# 生成两个随机数组，并转化为DataFrame格式
x = pd.Series(np.random.rand(10))
y = pd.Series(np.random.rand(10))
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

# 求相关系数
r = df['x'].corr(df['y'])

print("相关系数为：", r)

其中，将两个随机数组转化为DataFrame格式，然后使用corr函数求相关系数。