皮尔逊相关系数R的代码实现

皮尔逊相关系数代码实现
①直接用numpy的corrcoef方法

from math import sqrt
import numpy as npx = [2,7,18,88,157, 90,177,570]
y = [3,5,15,90,180, 88,160,580]print (np.corrcoef(x,y))  # ✔

输出结果—— （右上左下为R）
[[1. 0.99834875]
[0.99834875 1. ]]

②调用scipy库函数

from scipy.stats import pearsonrv1 = [2,7,18,88,157, 90,177,570]
v2 = [3,5,15,90,180, 88,160,580]pccs = pearsonr(v1, v2)
print(pccs)

输出结果—— （第一位为R）
(0.99834874864405, 1.1241947891650549e-08)

②自己手动实现

import math
import numpy as npdef pearson(v1, v2):n = len(v1)#simple sumssum1 = sum(float(v1[i]) for i in range(n))sum2 = sum(float(v2[i]) for i in range(n))#sum up the squaressum1_pow = sum([pow(v, 2.0) for v in v1])sum2_pow = sum([pow(v, 2.0) for v in v2])#sum up the productsp_sum = sum([v1[i] * v2[i] for i in range(n)])#分子num，分母denominatornum = p_sum - (sum1*sum2/n)den = math.sqrt((sum1_pow-pow(sum1, 2)/n)*(sum2_pow-pow(sum2, 2)/n))if den == 0:return 0.0return num/denvector1 = [2,7,18,88,157, 90,177,570]
vector2 = [3,5,15,90,180, 88,160,580]print(pearson(vector2,vector1))

输出结果——
0.9983487486440501

禁止windows自动更新

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