皮尔逊相关系数 python

皮尔逊相关系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。在Python中，可以使用scipy库中的pearsonr函数来计算皮尔逊相关系数。该函数的返回值是一个元组，第一个元素是相关系数r，取值范围为[-1,1]，越接近1表明正相关性越强，越接近-1表明负相关性越强，接近0则表示两个变量之间没有线性相关性。第二个元素是双尾P值，用于衡量相关系数的显著性。p值越小，表示相关系数越显著。在使用pearsonr函数时，可以通过method参数选择计算方法，可选值为'pearson'、'kendall'和'spearman'。其中'pearson'表示计算皮尔逊相关系数，默认值也是'pearson'。

参考代码如下：

from scipy.stats import pearsonr

# 假设有两个变量 x 和 y
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 计算皮尔逊相关系数
r, p_value = pearsonr(x, y)

# 打印结果
print("皮尔逊相关系数:", r)
print("双尾P值:", p_value)