#条件数法判断多重共线性 kappa（cor（data），exact=TRUE） 自变量和因变量都是ndarray类型，改为Python代码

import numpy as np

# 计算相关矩阵的条件数，判断多重共线性
def calc_condition_number(data):
    corr_matrix = np.corrcoef(data.T)  # 计算相关矩阵
    cond_number = np.linalg.cond(corr_matrix, p='fro', check_finite=False)  # 计算条件数
    return cond_number

# 示例数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([1, 2, 3])

# 将自变量和因变量合并为一个数组
data = np.column_stack((X, y))

# 计算条件数
cond_number = calc_condition_number(data)
print("条件数为：", cond_number)

其中，`numpy.corrcoef`函数用于计算相关矩阵，`numpy.linalg.cond`函数用于计算矩阵的条件数，参数`p`指定使用Frobenius范数计算条件数，参数`check_finite`指定是否检查矩阵元素是否为有限数。

相关问题

#条件数法判断多重共线性 kappa(cor(data),exact=TRUE)

您的问题是关于条件数法判断多重共线性的kappa值，正确的表达应该是：kappa(cor(data), exact = TRUE)用于计算相关矩阵的条件数，进而判断多重共线性的严重程度。

其中，cor(data)表示数据集的相关矩阵，exact = TRUE表示使用精确的SVD分解计算条件数。kappa函数计算的是矩阵的条件数的倒数，当条件数超过10^15时，说明矩阵存在严重的多重共线性问题。

需要注意的是，条件数法只是一种判断多重共线性的方法，存在一定的局限性。在实际应用中，还需要结合其他方法进行判断，如方差膨胀因子VIF等。