皮尔逊相关性分析代码展示

下面是 Python 中使用 NumPy 库进行皮尔逊相关性分析的示例代码：

import numpy as np

# 创建两个随机数组
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 计算皮尔逊相关系数
corr = np.corrcoef(x, y)[0, 1]

print('Pearson correlation coefficient:', corr)

输出结果为：

Pearson correlation coefficient: -0.03293652546790374

这表示 x 和 y 之间的线性相关性很弱。如果两个变量之间存在强线性关系，则皮尔逊相关系数将接近 1 或 -1，具体取决于它们之间的正相关性或负相关性。

相关问题

皮尔逊相关性分析代码展示绘图

以下是一个简单的Python代码示例，用于执行皮尔逊相关性分析并绘制相关矩阵图：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算相关系数
corr = df.corr(method='pearson')

# 绘制相关矩阵图
sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm', annot=True)

# 显示图形
plt.show()

其中，`data.csv`是包含数据的csv文件，`df.corr(method='pearson')`计算皮尔逊相关系数，`sns.heatmap()`绘制相关矩阵图。在此示例中，`cmap='coolwarm'`指定颜色图谱，`annot=True`显示相关系数的值。最后，调用`plt.show()`显示图形。

复杂的皮尔逊相关性分析代码展示绘图

抱歉，作为AI语言模型，我无法展示代码和绘图。但是，我可以给您提供一个Python的示例代码，可以帮助您进行皮尔逊相关性分析和绘图：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(100)
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = 2*x + np.random.normal(0, 1, 100)

# 计算皮尔逊相关系数
r = np.corrcoef(x, y)[0, 1]
print("Pearson correlation coefficient:", r)

# 绘制散点图和线性回归线
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.scatter(x, y, alpha=0.6)
ax.plot(np.unique(x), np.poly1d(np.polyfit(x, y, 1))(np.unique(x)), color='red')
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("Y")
ax.set_title("Scatter plot with linear regression line")
plt.show()

该代码生成了两个正态分布随机变量x和y，然后计算它们的皮尔逊相关系数，并绘制了散点图和线性回归线。您可以根据自己的数据进行修改和调整。