python 相关系数 气象_三大相关系数: pearson, spearman, kendall（python示例实现）

好的，很高兴为您解答这个问题。下面是三个相关系数的 Python 示例实现：

Pearson 相关系数：

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# 创建两个随机数列
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 计算 Pearson 相关系数和 P 值
corr, p_value = pearsonr(x, y)

print('Pearson 相关系数:', corr)
print('P 值:', p_value)

Spearman 相关系数：

import numpy as np
from scipy.stats import spearmanr

# 创建两个随机数列
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 计算 Spearman 相关系数和 P 值
corr, p_value = spearmanr(x, y)

print('Spearman 相关系数:', corr)
print('P 值:', p_value)

Kendall 相关系数：

import numpy as np
from scipy.stats import kendalltau

# 创建两个随机数列
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 计算 Kendall 相关系数和 P 值
corr, p_value = kendalltau(x, y)

print('Kendall 相关系数:', corr)
print('P 值:', p_value)

以上就是三个相关系数的 Python 示例实现，希望对您有所帮助。