spearman相关系数使用条件

根据引用和引用，斯皮尔曼相关系数（spearman）的使用条件是:
1. 当数据是连续数据、正态分布、且存在线性关系时，使用皮尔逊相关系数最为恰当，斯皮尔曼相关系数也可以使用，但效率没有皮尔逊相关系数高。
2. 如果数据不满足连续数据、正态分布、线性关系的条件，或者是定序数据，那么应该使用斯皮尔曼相关系数来判断两组变量之间的相关性。

相关问题

皮尔逊相关系数和Spearman相关系数有什么异同？

皮尔逊相关系数和Spearman相关系数都是用于衡量两个变量之间线性相关程度的方法。但是二者的计算方式不一样，二者的异同点如下：

1.相同点：
- 皮尔逊相关系数和Spearman相关系数都是用于衡量两个变量之间线性相关程度的方法。

2.异同点：
- 计算方式不同：皮尔逊相关系数需要满足连续分布、方差有限、线性关系等条件，使用时需要对数据进行正态化处理，而Spearman相关系数则没有这些限制，可以用于任何类型的分布；
- 对异常值的处理方式不同：皮尔逊相关系数对异常值非常敏感，而Spearman相关系数则对异常值不敏感；
- 对数据类型的要求不同：皮尔逊相关系数只适用于数值型数据，而Spearman相关系数适用于有序变量的相关性分析，可以用于任何类型的分布。

3.用python计算相关性系数： 在Python中，可以使用pandas或scipy库来计算皮尔逊相关系数和Spearman相关系数。例如，使用pandas计算两个Series之间的相关性系数：

import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([5, 6, 7, 8, 9])
print(s1.corr(s2, method='pearson')) # 0.9819805060619659
print(s1.corr(s2, method='spearman')) # 1.0

使用python写一段代码实现读入FPKM数据有5列，一列为基因名，使用Spearman相关系数进行相关性度量方法，构建出共表达网络，节点表示基因，边表示基因之间的相关性，将计算的节点数和边放入基因之间关系的边列表edges

以下是使用Python实现读入具有5列的FPKM数据，使用Spearman相关系数构建共表达网络，并将计算的节点数和边放入基因之间关系的边列表 `edges` 的示例代码：

import pandas as pd
import networkx as nx
import scipy.stats as stats

# 读取FPKM数据文件，假设文件名为fpkm_data.csv，第一列为基因名称，后续列为FPKM值
data = pd.read_csv('fpkm_data.csv')

# 提取基因名称和FPKM值
gene_names = data.iloc[:, 0].values
fpkm_values = data.iloc[:, 1:].values

# 计算基因之间的Spearman相关系数
correlation_matrix, _ = stats.spearmanr(fpkm_values, axis=0)

# 创建共表达网络
coexpression_network = nx.Graph()

# 添加节点
coexpression_network.add_nodes_from(gene_names)

# 添加边及相关性作为边的权重，同时将边添加到edges列表中
num_genes = len(gene_names)
edges = []
for i in range(num_genes):
    for j in range(i + 1, num_genes):
        correlation = correlation_matrix[i, j]
        if abs(correlation) > 0.7:  # 设置相关性阈值，只保留相关性绝对值大于0.7的边
            coexpression_network.add_edge(gene_names[i], gene_names[j], weight=correlation)
            edges.append((gene_names[i], gene_names[j]))

# 打印共表达网络的节点数和边数
print("节点数:", coexpression_network.number_of_nodes())
print("边数:", coexpression_network.number_of_edges())

# 打印基因之间关系的边列表
print("基因之间关系的边列表:", edges)

在上述代码中，我们使用`scipy.stats.spearmanr`函数计算基因之间的Spearman相关系数，得到相关性矩阵 `correlation_matrix`。然后，我们创建一个空的共表达网络，并根据相关性矩阵添加节点和边。与前面的示例代码不同的是，我们使用绝对值大于0.7作为相关性的阈值，并将符合条件的边添加到共表达网络中，并将其作为一个元组 `(gene_names[i], gene_names[j])` 添加到 `edges` 列表中。

最后，我们打印共表达网络的节点数和边数，并输出基因之间关系的边列表 `edges`。

请注意，以上代码仅为示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。另外，请确保数据文件的格式正确，并且基因名称和FPKM值的提取方法与实际数据的格式相匹配。