python 求n*m的数组A与n*1的数组B的相关系数

可以使用Python中的NumPy库来计算相关系数。具体实现如下：

import numpy as np

# 生成随机数组A和数组B
n = 4
m = 3
A = np.random.rand(n, m)
B = np.random.rand(n, 1)

# 计算相关系数
r = np.corrcoef(A.T, B.T, rowvar=False)[-1, :-1]

print(r)

解释一下代码：

- 首先，我们使用NumPy的`random.rand`函数生成了一个随机的n\*m数组A和n\*1数组B。
- 然后，我们使用`corrcoef`函数计算A的每一列与B的相关系数。`corrcoef`函数的第一个参数是要计算相关系数的数组，第二个参数是`rowvar`，表示数组的行与列是否代表变量。由于我们想要计算每一列与B的相关系数，因此将`rowvar`设置为`False`。最后，我们提取出与B相关的相关系数，即可得到n个数的一维数组r，其中r[i]表示A的第i列与B的相关系数。

相关问题

使用 python corrwith 求nm的数组A与n1的数组B的相关系数

可以使用numpy库中的corrcoef函数来计算相关系数。首先需要将A和B分别转换为numpy数组，然后使用corrcoef函数计算相关系数矩阵，最后取出矩阵中的相关系数。

代码示例：

import numpy as np

A = [1, 2, 3, 4, 5]
B = [2, 4, 6, 8, 10]

# 将A、B转换为numpy数组
A = np.array(A)
B = np.array(B)

# 使用corrcoef函数计算相关系数矩阵
corr_matrix = np.corrcoef(A, B)

# 取出A与B之间的相关系数
corr = corr_matrix[0, 1]

print(corr)

输出结果：

1.0

说明A与B之间的相关系数为1，即呈现完全正相关的关系。

python求两个数组的相关系数

你可以使用Python中的NumPy库和SciPy库来计算两个数组的相关系数。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# 两个数组
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 6, 7, 8, 9])

# 计算相关系数
corr, _ = pearsonr(x, y)

print('相关系数:', corr)

输出结果为：

相关系数: 1.0

上述代码中，首先使用NumPy库创建了两个数组x和y。然后，使用SciPy库中的pearsonr函数计算这两个数组的相关系数，并将结果打印出来。其中返回值包含两个值，第一个是相关系数，第二个是p值，这里我们只取了相关系数。