python如何求自相关系数
时间: 2023-02-16 14:38:51 浏览: 77
可以使用numpy库中的numpy.corrcoef(x, y)函数来计算x和y的自相关系数。
例如:
```
import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [2, 3, 4, 5, 6, 7]
np.corrcoef(x, y)
```
结果是: [[1. 0.98484848]
[0.98484848 1. ]]
第一个数是x和x之间的相关系数,第二个数是x和y之间的相关系数。
相关问题
python求自相关系数
要在Python中求自相关系数,可以使用统计模型库statsmodels中的acf函数。首先,确保已经安装了statsmodels库。接下来,可以按照以下步骤来计算自相关系数:
1. 导入所需的库:
```
import numpy as np
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
```
2. 定义需要计算自相关系数的数组:
```
in_arr = [your_input_array]
```
3. 调用acf函数计算自相关系数,并将结果存储在一个变量中:
```
acf_values = plot_acf(in_arr)
```
这样,你就得到了自相关系数的计算结果。你可以通过打印acf_values来查看具体的自相关系数值。
请注意,由于你提供的代码中的self_corr函数是自定义的,因此以上方法只是一种常用的方法,使用statsmodels库中的acf函数更简便。
python求皮尔逊相关系数
Python中可以使用多种方法求解皮尔逊相关系数。一种方法是使用NumPy库中的函数来计算皮尔逊相关系数。我们可以先对两个变量进行标准化处理,然后使用numpy的corrcoef函数计算相关系数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python--如何计算皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)](https://blog.csdn.net/weixin_41744624/article/details/109266940)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python计算皮尔逊相关系数](https://blog.csdn.net/qq_37770754/article/details/109828078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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