光谱参数与水质要素的Pearson相关性分析
时间: 2025-06-25 10:06:06 浏览: 6
### 使用Python实现光谱参数与水质要素的Pearson相关性分析
在进行光谱参数与水质要素的相关性分析时,可以利用 `pandas` 和 `numpy` 库来完成数据处理和计算工作。以下是具体方法和代码实现:
#### 数据准备
假设我们有一个 DataFrame 表示的数据集,其中包含了多个光谱参数列以及对应的水质要素列。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例DataFrame
data = {
'Spectral_Param_1': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
'Spectral_Param_2': [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],
'Water_Quality_1': [10, 20, 30, 40, 50],
'Water_Quality_2': [15, 25, 35, 45, 55]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
#### 计算Pearson相关系数矩阵
通过调用 `pandas.DataFrame.corr()` 方法可以直接得到整个数据框中的 Pearson 相关系数矩阵。
```python
# 计算Pearson相关系数矩阵
correlation_matrix = df.corr(method='pearson')
print(correlation_matrix)
```
此部分实现了对所有变量之间的两两相关性的计算[^1]。
#### 可视化相关系数矩阵
为了更直观地展示这些相关性结果,可以通过热力图的方式对其进行可视化。
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap="coolwarm", fmt='.2f')
plt.title('Pearson Correlation Heatmap', fontsize=16)
plt.show()
```
以上代码片段展示了如何绘制一张带有数值标注的热力图以便于观察各个特征间的关联程度[^2]。
#### 提取特定变量间的关系
如果仅关注某些指定变量之间(比如某个光谱参数与某项水质指标)的具体相关度,则可以从整体矩阵中提取对应位置上的值。
```python
# 获取'Spectral_Param_1'与'Water_Quality_1'之间的Pearson相关系数
specific_correlation = correlation_matrix.loc['Spectral_Param_1', 'Water_Qality_1']
print(f"The Pearson correlation between Spectral_Param_1 and Water_Quality_1 is {specific_correlation:.2f}")
```
这里演示了怎样单独获取两个选定属性间的线性依赖强度。
---
### 注意事项
- 确保输入数据无缺失值;若有则需先做填补或删除操作。
- 当样本量较小时,所得出的结果可能不够稳定可靠。
- 如果存在异常点或者分布严重偏离正态的情况,考虑采用其他类型的非参检验替代传统皮尔逊法。
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