怎么看两个变量之间有没有线性关系并给出代码

一种常用的方法是绘制散点图并观察散点图的趋势。如果散点图的点呈现出明显的线性趋势，则可以初步判断两个变量之间存在线性关系。

以下是绘制散点图的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.random.rand(100)
y = 2 * x + 1 + np.random.randn(100) * 0.1  # 构造线性关系

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.show()

在这个例子中，x和y之间存在明显的线性关系，散点图呈现出向上的趋势。

如果散点图没有呈现出明显的线性趋势，也可以使用相关系数来判断两个变量之间是否存在线性关系，具体可以使用numpy的corrcoef函数，代码示例如下：

import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 计算相关系数
corr_coef = np.corrcoef(x, y)[0, 1]

# 输出相关系数
print('Correlation coefficient:', corr_coef)

如果相关系数的绝对值接近于0，则说明两个变量之间不存在线性关系；如果相关系数的绝对值接近于1，则说明两个变量之间存在较强的线性关系。