from scipy.stats import pearsonr

时间: 2023-04-19 18:01:37 浏览: 123
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Python错题本：from scipy.misc import imread 报错cannot import name imread 的解决方案

from scipy.stats import pearsonr是一个Python模块，用于计算两个变量之间的Pearson相关系数和p值。Pearson相关系数是一种衡量两个变量之间线性关系强度的方法，其值介于-1和1之间。p值表示在零假设下观察到的相关系数或更极端情况的概率。该模块可以用于数据分析、统计建模等领域。
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import scipy.stats as st st.norm.rvs(loc=0, scale=0.1, size=10) 这将生成10个均值为0、标准差为0.1的正态分布随机数。 2. **求概率密度函数指定点的函数值** scipy.stats.norm.pdf用于计算正态分布...
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代码解释from scipy.stats import pearsonr

这段代码主要是从Python中的scipy库中导入pearsonr函数。 pearsonr函数是用于计算两个变量之间的Pearson相关系数和p-value的函数。其基本语法格式为： pearsonr(x, y) 其中，x和y是两个一维数组或列表，...

# 绘制销售收入与广告支出的散点图 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import pearsonr from statsmodels.formula.api import ols plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] example1 = pd.read_csv('E:/数学建模学习文件/python学习/作业/附件1（只含年份和人口）.csv', encoding='gbk') fig = sns.jointplot(x="总人口", y="年份", data=example1, kind="reg", truncate=True, color="steelblue",height=6,ratio=3,marginal_ticks=1) #计算相关系数与显著性检验 corr, p_value = pearsonr(example1['年份'], example1['总人口']) print(f"二者的相关系数为{corr: .4g}，检验的p值为{p_value: .4g}") model = ols("年份~总人口",data=example1).fit() print(model.summary()) ypred=model.predict(example1['总人口']) print(ypred)代码分析

3. 计算相关系数和显著性检验：使用 pearsonr 函数计算年份和人口数量之间的相关系数和显著性检验，将结果分别保存到 corr 和 p_value 变量中，并使用 print 函数打印出来。 4. 建立线性回归模型并进行拟合...

import socket import numpy as np import scipy.signal as signal from scipy.fftpack import fft,ifft from scipy.stats import pearsonr import matplotlib.pyplot as pltdef is_valid(corr_arr): for i in range(0, 25): if corr_arr[i] < 0.8: return False return True if __name__ == '__main__':udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) # 2.绑定本地的相关信息，如果一个网络程序不绑定，则系统会随机分配 dest_addr = ('192.168.4.2', 4444) # ip地址 和端口号，ip一般不用写，表示本机的任何一个ip udp_socket.bind(dest_addr) # 必须绑定自己的IP N = 32768 # 采样点数 fs = 48000 # 采样频率 n = np.arange(N) # 用于产生离散时间序列 f = n * fs / N # 生成频率序列，为后续作图做准备#将标准的chirp数据取出来作为标准 file_object = open('chirp2218.txt') try: chirp_data_str = file_object.read() chirp_data_spl = chirp_data_str.split(',') n = len(chirp_data_spl) chirp_data = np.zeros(4800, dtype=np.int16) for i in range(0, 4800): chirp_data[i] = int(chirp_data_spl[i]) finally: file_object.close() while True: recv_data = udp_socket.recvfrom(19200) n = len(recv_data[0])voice_data = recv_data[0]voice_data_del = np.zeros(9600, dtype=np.int16)

这段代码主要是一个Python程序，首先导入了一些Python的库，包括socket、numpy、scipy.signal、scipy.fftpack、scipy.stats和matplotlib.pyplot。这些库提供了一些常用的函数和工具，例如用于网络通信的socket库、...

scipy.stats.pearsonr() 计算array的相关系数矩阵

scipy.stats.pearsonr() 是 SciPy 库中的一个...from scipy import stats # 示例 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] r, p_value = stats.pearsonr(x, y) print("相关系数:", r) print("p值:", p_value)

用scipy.stats.pearsonr() 计算相关data_array的相关系数矩阵

from scipy import stats # 假设 data_array 是一个二维numpy数组 n_columns = data_array.shape[1] correlation_matrix = np.zeros((n_columns, n_columns), dtype=float) for i in range(n_columns): for j in ...

使用代码import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import pearsonr data = pd.read_csv('os2.csv') gene_pairs = pd.read_csv('os1.csv') gene_pair_names = gene_pairs['基因对名称'].values pearson_coeffs = [] for gene_pair in gene_pair_names: gene1, gene2 = gene_pair.split('_') expression1 = data[gene1].values expression2 = data[gene2].values coeff, _ = pearsonr(expression1, expression2) pearson_coeffs.append(coeff)出现了Traceback (most recent call last): File "/home/jialinlu/miniconda3[闪电]b/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3621, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas/_libs/index.pyx", line 136, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas/_libs/index.pyx", line 163, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 5198, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 5206, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'Os01t0113150' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 4, in <module> File "/home/jialinlu/miniconda3[闪电]b/python3.9/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3505, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "/home/jialinlu/miniconda3[闪电]b/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3623, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'Os01t0113150'的报错是什么原因

根据报错信息，出现了 KeyError: 'Os01t0113150' 的错误。这个错误通常发生在使用 Pandas 的 DataFrame 对象时，尝试获取一个不存在的列名时。 在你的代码中，错误发生在以下这行代码： expression1 = data...

# Task 4: relationship between HS300 & S&P500 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import pearsonr, spearmanr, kendalltau from copulas.multivariate import GaussianMultivariate # 中文字体 import matplotlib matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') ################## # 读取数据 HS300 = pd.read_csv('HS300.csv') SP500 = pd.read_csv('SP500.csv') # 将日期转换为 datetime 对象 HS300['Date'] = pd.to_datetime(HS300['Date']) SP500['Date'] = pd.to_datetime(SP500['Date']) # 合并数据，交易日取交集 df = pd.merge(HS300, SP500, on='Date') df.dropna(inplace=True) df.rename(columns={'Price_x': 'HS300', 'Price_y': 'SP500'}, inplace=True) print(df) # 绘制折线图 plt.plot(df['Date'], df['HS300'], label='HS300') plt.plot(df['Date'], df['SP500'], label='S&P500') # 调整x轴 plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator()) plt.xticks(rotation=45) plt.title('沪深300指数和标普500指数走势图') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.legend() plt.show() ################## # 收益率序列 r_HS300 = np.diff(np.log(df['HS300'])) r_SP500 = np.diff(np.log(df['SP500'])) r = pd.DataFrame({'HS300': r_HS300, 'SP500': r_SP500}) # 计算Pearson相关系数 pearson_corr, pearson_pval = pearsonr(r['HS300'], r['SP500']) print('Pearson相关系数:', pearson_corr) print('Pearson p值:', pearson_pval) # 计算Spearman秩相关系数和p值 spearman_corr, spearman_pval = spearmanr(r['HS300'], r['SP500']) print('Spearman秩相关系数:', spearman_corr) print('Spearman p值:', spearman_pval) # 计算Kendall秩相关系数和p值 kendall_corr, kendall_pval = kendalltau(r['HS300'], r['SP500']) print('Kendall秩相关系数:', kendall_corr) print('Kendall p值:', kendall_pval) ################ # Copula 分析 # 创建一个高斯多元 Copula 模型 copula = GaussianMultivariate() # 拟合 Copula 模型 copula.fit(r) print(copula.correlation)

看起来你想要分析沪深300指数和标普500指数之间的关系，并使用了三种不同的相关性系数来进行分析，同时还使用了 Copula 模型来研究它们之间的依赖关系。 在代码中，你首先读取了两个股票指数的数据，并将它们合并为...

scipy.stats 皮尔逊相关系数

from scipy.stats import pearsonr # 定义两个变量的数据 variable1 = [...] variable2 = [...] # 计算相关系数和P值 corr, p_value = pearsonr(variable1, variable2) # 检查相关性和显著性 if corr > 0: print...

scipy.stats 计算二维数组的皮尔森相关系数矩阵

from scipy.stats import pearsonr # 假设你有这样一个二维数组 data data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 创建一个新的二维数组存放相关系数 correlation_matrix = np.zeros((data.shape[0], ...

module 'scipy.stats' has no attribute 'OLS'怎么办

如果您在使用 scipy.stats 的时候出现了 module 'scipy.stats' has no attribute 'OLS' 的错误，那么可能是...from scipy.stats import pearsonr corr, p_value = pearsonr(X, y) 希望这能够帮助您解决问题。
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# 1. 概率统计基础概念 概率统计是研究随机现象规律性的数学工具，具有广泛的应用。在本章中，我们将介绍概率统计的基础概念，包括概率分布和密度函数、统计量和参数估计等内容。 ## 1.1 概率统计基础概念介绍 ...
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No module named 'statsmodels.api.stats'; 'statsmodels.api' is not a package

from scipy.stats import pearsonr r, p = pearsonr(diabetes['bmi'], diabetes['HbA1c_level']) print('BMI与HbA1c水平的关系：') print('r值：', r) print('p值：', p) 这里直接使用 scipy.stats.pearsonr ...

用Python语言实现方差、标准差和皮尔森相关系数的计算。调用NumPy中的var()，std()方法计算方差和标准差，调用SciPy中的pearsonr()方法计算皮尔森相关系数

from scipy.stats import pearsonr # 计算方差和标准差 data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) variance = np.var(data) standard_deviation = np.std(data) print("方差为：", variance) print("标准差为：", ...

scipy计算两个信号序列的相关

from scipy.stats import pearsonr # 两个信号序列 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 计算相关系数和p-value corr_coef, p_value = pearsonr(x, y) print("相关系数为：", corr_coef) print("p-value...

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