输出一个计算两个变量是否线性相关的代码

以下是一个计算两个变量是否线性相关的代码示例：

import numpy as np
import scipy.stats as stats

# 生成两个随机变量X和Y
X = np.random.random(100)
Y = 2 * X + np.random.normal(0, 0.1, 100)

# 使用scipy.stats模块中的pearsonr函数计算X和Y的皮尔逊相关系数和p值
corr, p = stats.pearsonr(X, Y)

if p < 0.05:
    # 如果p值小于0.05，则认为X和Y之间存在显著的线性相关性
    print("X and Y are linearly correlated with correlation coefficient {:.2f} (p-value: {:.4f})".format(corr, p))
else:
    # 如果p值大于等于0.05，则认为X和Y之间不存在显著的线性相关性
    print("X and Y are not linearly correlated with correlation coefficient {:.2f} (p-value: {:.4f})".format(corr, p))

在这个示例中，我们生成了两个随机变量X和Y，其中Y是X的线性函数再加上一些噪声。然后，我们使用scipy.stats模块中的pearsonr函数计算X和Y的皮尔逊相关系数和p值。如果p值小于0.05，则认为X和Y之间存在显著的线性相关性；如果p值大于等于0.05，则认为X和Y之间不存在显著的线性相关性。