python如何求自相关系数

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

如何用python求斯皮尔曼相关系数

要用 Python 求斯皮尔曼相关系数，可以使用 SciPy 库中的 `spearmanr()` 函数。该函数的基本用法如下：

from scipy import stats

rho, pvalue = stats.spearmanr(x, y)

其中，`x` 和 `y` 是两个数组或列表，分别存储了要计算的两组数据。`spearmanr()` 函数会返回两个值：斯皮尔曼相关系数 `rho` 和对应的 P 值 `pvalue`。

下面是一个完整的示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成两组随机数据
x = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)
y = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# 计算斯皮尔曼相关系数和 P 值
rho, pvalue = stats.spearmanr(x, y)

# 输出结果
print('斯皮尔曼相关系数：', rho)
print('P 值：', pvalue)

运行结果可能如下所示：

斯皮尔曼相关系数： -0.0780167643032352
P 值： 0.4365287241241054

希望这个示例能够帮助你求解斯皮尔曼相关系数。

python求相关系数

可以使用Python中的scipy库的pearsonr函数来求解相关系数。具体的代码如下：

import scipy.stats

# x和y分别是两个数组
correlation, pvalue = scipy.stats.pearsonr(x, y)

其中correlation就是所求的相关系数，pvalue是p值。