皮尔逊相关系数越接近1或-1,表示相关性越强,越接近0则表示相关性越弱。 在Python中,我们可以使用scipy库中的pearsonr函数来计算皮尔逊相关系数。下面是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np from scipy.stats import pearsonr # 生成两个样本数据 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = ...
#计算皮尔逊相关系数 den=sqrt((sumofx2-float(sum1**2)/n)*(sumofy2-float(sum2**2)/n)) returnnum/den x=[0,1,0,3] y=[0,1,1,1] printcorrcoef(x,y)#0.471404520791 分类:Python语言,数据挖掘 好文要顶关注我收藏该文微信分享 dayday+up ...
皮尔逊相关系数的计算（python代码版）⽪尔逊相关系数的计算（python代码版）from math import sqrt def multipl(a,b):sumofab=0.0 for i in range(len(a)):temp=a[i]*b[i]sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y):n=len(x)#求和 sum1=sum(x)sum2=sum(y)#求乘积之和 sumofxy=multipl...
1、简介 皮尔逊相关也称为积差相关(或积矩相关)是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。 假设有两个变量X、Y,那么两变量间的皮尔逊相关系数可通过以下公式计算: 公式一: 公式二: ... ywl925 0 10278 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient,Pearson's r) 2018-12-31 21:05 ...