用python计算土壤各重金属含量与各波段光谱反射率的相关系数的代码

在Python中，计算土壤重金属含量与光谱反射率之间的相关系数通常需要数据预处理、统计分析库（如`pandas`）以及用于计算相关性的函数（如`pearsonr`）。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设你的数据存储在一个CSV文件中，结构如下：
# 第一列是土壤重金属含量（例如，'lead', 'cadmium'等）
# 第二列开始是波段光谱反射率数据
data = pd.read_csv('soil_data.csv')

# 假设'lead'和'reflectance_bands'是你想要计算相关性的列名
lead_values = data['lead']
reflectance_values = data['reflectance_bands']

# 计算相关系数，这里使用皮尔逊相关系数（Pearson's correlation coefficient）
corr_matrix = lead_values.corrwith(reflectance_values)
correlation_coeff, _ = np.corrcoef(lead_values, reflectance_values)

# 输出相关系数
print(f"Lead with Reflectance Bands Correlation Coefficient: {correlation_coeff}")

# 如果有多个波段，你可以遍历并打印所有相关系数
for i, col in enumerate(data.columns[1:], 2):
    corr = corr_matrix[col]
    print(f"{col} with Lead Correlation Coefficient: {corr}")