python 求相关系数

在 Python 中，可以使用 `numpy` 库来计算相关系数。具体地，可以使用 `numpy.corrcoef()` 函数来计算样本相关系数。该函数接受一个数组作为输入，其中每一行代表一个变量的观测值，每一列代表一个样本。例如，假设有两个变量 X 和 Y，它们的观测值存储在两个一维数组 `x` 和 `y` 中，可以按照如下方式计算它们的相关系数：

import numpy as np

corr = np.corrcoef(x, y)[0, 1]

其中，`corr` 即为 X 和 Y 的样本相关系数。

相关问题

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。

python求相关系数的函数

在Python中，可以使用NumPy库的corrcoef函数来求相关系数。示例如下：

import numpy as np

# 生成两个随机数组
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)

# 求相关系数
r = np.corrcoef(x, y)[0, 1]

print("相关系数为：", r)

其中，x和y是待求相关系数的两个数组，np.corrcoef(x, y)返回一个2x2的数组，[0, 1]表示第1行第2列的元素，即x和y的相关系数。