偏相关分析在python上的实现（支持栅格数据）
数据
| 年份 | ndvi | 平均气温 | 降水量 | 相对湿度 |
| 1988 | 0.4913 | 18.345229 | 148.5 | 56.7 |
| 1989 | 0.4472 | 17.530815 | 99.3 | 55.4 |
| 1990 | 0.4412 | 17.84865 | 122.4 | 54.2 |
| 1991 | 0.4586 | 18.074748 | 88.9 | 53.5 |
| 1992 | 0.3642 | 18.72435 | 136.0 | 52.8 |
| 1993 | 0.4104 | 17.8901 | 103.6 | 54.9 |
| 1994 | 0.4669 | 18.140145 | 118.3 | 57.0 |
| 1995 | 0.5010 | 18.582622 | 121.1 | 54.4 |
| 1996 | 0.4749 | 18.49037 | 149.5 | 51.7 |
| 1997 | 0.4539 | 18.034175 | 67.9 | 53.2 |
| 1998 | 0.3948 | 18.110134 | 150.2 | 54.7 |
| 1999 | 0.4967 | 18.608214 | 118.5 | 53.3 |
| 2000 | 0.4759 | 18.054574 | 103.5 | 51.8 |
| 2001 | 0.4746 | 17.962316 | 127.4 | 52.5 |
| 2002 | 0.5040 | 18.438706 | 129.4 | 53.2 |
| 2003 | 0.4983 | 18.789157 | 118.2 | 54.4 |
| 2004 | 0.4962 | 18.601598 | 117.5 | 55.6 |
| 2005 | 0.5299 | 18.465439 | 131.5 | 54.6 |
| 2006 | 0.4780 | 18.689364 | 88.3 | 53.7 |
| 2007 | 0.5014 | 18.998927 | 162.8 | 51.8 |
| 2008 | 0.5189 | 18.75575 | 136.4 | 50.0 |
| 2009 | 0.5130 | 18.295606 | 97.7 | 50.9 |
| 2010 | 0.5135 | 18.671832 | 121.6 | 51.8 |
| 2011 | 0.5312 | 19.048781 | 100.3 | 52.7 |
| 2012 | 0.4976 | 18.974479 | 163.6 | 53.6 |
| 2013 | 0.6551 | 18.795822 | 93.0 | 50.5 |
| 2014 | 0.6335 | 19.526067 | 151.5 | 47.5 |
| 2015 | 0.6132 | 19.257401 | 141.0 | 49.9 |
| 2016 | 0.6504 | 18.678252 | 88.8 | 52.4 |
| 2017 | 0.6397 | 19.007982 | 153.0 | 51.6 |
| 2018 | 0.6314 | 19.358269 | 143.6 | 51.8 |
需求
控制降水量、相对湿度变量，研究ndvi与平均气温变量的关系。
结果
| n | r | CI95% | p-val | |
| pearson | 31 | 0.568398 | [0.26 0.77] | 0.001296 |
可以看到，ndvi与平均气温的偏相关系数为0.568，是一个很小的正相关。随着平均温度的增加。如果当前的降水量和相对湿度保持不变，ndvi也会增加。
python代码
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