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利用Python实现皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数计算

时间: 2024-12-31 16:42:49 浏览: 143

在Python中，你可以使用不同的库来计算皮尔逊相关系数。这里有几种方法： **方法1：直接按照公式计算** ```python import numpy as np x = np.array([1, 3, 5]) y = np.array([1, 3, 4]) # 计算皮尔逊相关系数 n = len(x) sum_xy = np.sum(x * y) sum_x = np.sum(x) sum_y = np.sum(y) sum_x2 = np.sum(x ** 2) sum_y2 = np.sum(y ** 2) pc = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / np.sqrt((n * sum_x2 - sum_x * sum_x) * (n * sum_y2 - sum_y * sum_y)) print("皮尔逊相关系数:", pc) ``` **方法2：使用`scipy.stats.pearsonr()`函数** ```python from scipy.stats import pearsonr x = np.array([1, 3, 5]) y = np.array([1, 3, 4]) pc, p_value = pearsonr(x, y) print("皮尔逊相关系数:", pc) print("显著性水平(双尾P值):", p_value) ``` 对于斯皮尔曼等级相关系数，Python的`scipy.stats.spearmanr()`函数提供了方便的计算方式，它是对数值数据进行秩次转换后的皮尔逊相关系数： ```python from scipy.stats import spearmanr # 对于非数值数据，可能需要先进行秩次转换 x_ranks = pd.DataFrame(x).rank() y_ranks = pd.DataFrame(y).rank() spc, sp_p_value = spearmanr(x_ranks, y_ranks) print("斯皮尔曼等级相关系数:", spc) print("显著性水平(双尾P值):", sp_p_value) ``` 这里假设你已经安装了`pandas`库。

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