Python怎么進行相關性分析

有時辰我們在利用Python的時辰，想進行相關性闡發，怎么闡發呢，下面來分享一下方式

東西/原料

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第一步我們起首需要知道相關性本家兒要有兩個偏向，一個是正偏向一個是負偏向，相關性系數是權衡兩個變量之間影響水平，如下圖所示：
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第二步下面經由過程公式計較兩個變量之間相關性系數，代碼如下：
import numpy
import pandas
X = [52,19,7,33,2]
Y = [162,61,22,100,6]
#公式計較#均值XMean = numpy.mean(X)
YMean = numpy.mean(Y)
#尺度差XSD = numpy.std(X)
YSD = numpy.std(Y)
#z分數ZX = (X-XMean)/XSD
ZY = (Y-YMean)/YSD#相關系數
r = numpy.sum(ZX*ZY)/(len(X))
print(r)
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第三步運行法式，可以獲得相關性系數r ，r的值是0.999674032661831，相關性很是高，如下圖所示：
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第四步我們也可以經由過程numpy的corrcoef方式計較相關性系數，輸入代碼
t=numpy.corrcoef(X,Y)
print(t)
可以看到X與Y和Y與X的相關性系數，如下圖所示：
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第五步我們也可以經由過程pandas的corr方式計較相關性系數，代碼
data = pandas.DataFrame({'X':X,'Y':Y})
t2=data.corr()
print(t2)
獲得了不異的成果，如下圖所示：