ML之MLiR：输入两个向量，得出两个向量之间的相关度

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import numpy as np
from astropy.units import Ybarn
import math
from statsmodels.graphics.tukeyplot import resultsdef computeCorrelation(X, Y): xBar = np.mean(X) yBar = np.mean(Y)SSR = 0          varX = 0varY = 0for i in range(0 , len(X)):  diffXXBar = X[i] - xBar  diffYYBar = Y[i] - yBarSSR += (diffXXBar * diffYYBar)varX +=  diffXXBar**2    varY += diffYYBar**2SST = math.sqrt(varX * varY) return SSR / SSTtestX = [1, 3, 8, 7, 9]
testY = [10, 12, 24, 21, 34]print ("r:",computeCorrelation(testX, testY))     def polyfit(x,y,degree):results={}coeffs =np.polyfit(x,y,degree)  results['polynomial'] = coeffs.tolist()  p=np.poly1d(coeffs)                    yhat=p(x)                             ybar=np.sum(y)/len(y)                 ssreg=np.sum((yhat-ybar)**2)       sstot=np.sum((y-ybar)**2)results['determination']=ssreg/sstotreturn resultsprint (polyfit(testX, testY, 1)["determination"])

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