计算两列皮尔逊积矩相关系数

2024-08-03

np.corrcoef()方法计算数据皮尔逊积矩相关系数（Pearson's r）

上一篇通过公式自己写了一个计算两组数据的皮尔逊积矩相关系数(Pearson's r)的方法,但np已经提供了一个用于计算皮尔逊积矩相关系数(Pearson's r)的方法 np.corrcoef() : a = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) b = pd.Series([2,4,1,5,1,3,6,2,7,0]) c = pd.Series([0,3,2,1,4,7,1,9,6,2]) x = np.vstack((a,b,c)) r = np.corrco

pandas通过皮尔逊积矩线性相关系数（Pearson's r）计算数据相关性

皮尔逊积矩线性相关系数(Pearson's r)用于计算两组数组之间是否有线性关联,举个例子: a = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) b = pd.Series([2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) 计算两组数据的线性相关性,就是,b是否随着a的增长而增长,或者随着a的增长而减小,或者两者不相关: 皮尔逊积矩线性相关系数的公式是: (标准化数据a * 标准化数据b).mean() def correlation(x, y): meanX = x.

Pearson（皮尔逊）相关系数

Pearson(皮尔逊)相关系数:也叫pearson积差相关系数.衡量两个连续变量之间的线性相关程度. 当两个变量都是正态连续变量,而且两者之间呈线性关系时,表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数,主要有Pearson简单相关系数. Pearson相关系数公式如下: Pearson(皮尔逊)相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的时候表示两者负相关),但是协方差值的大小并不能很好地度量两个随机变量的关联程度

皮尔逊（Pearson）系数矩阵——numpy

一.原理注意专有名词.(例如:极高相关) 二.代码 import numpy as np f = open('../file/Pearson.csv', encoding='utf-8') data = np.loadtxt(f,int,delimiter = ",", skiprows = 1) a = data[:,1] b = data[:,0] pccs = np.corrcoef(a, b) print('皮尔徐矩阵系数为:\n',pccs) 皮尔徐矩阵系数为: [[1.

Pearson(皮尔逊)相关系数及MATLAB实现

转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度. 如果有两个变量:X.Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解: (1).当相关系数为0时,X和Y两变量无关系. (2).当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间. (3).当X的值增大(减小),

皮尔逊相似度计算的例子(R语言)

编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本

Spark Mllib里的如何对两组数据用皮尔逊计算相关系数

不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计

Python基于皮尔逊系数实现股票预测

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 2 14:49:59 2018 @author: zhen """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime def normal(a): #最大值最小值归一化 return (a - np.mi

从欧几里得距离、向量、皮尔逊系数到http://guessthecorrelation.com/

一.欧几里得距离就是向量的距离公式二.皮尔逊相关系数反应的就是线性相关游戏http://guessthecorrelation.com/ 的秘诀也就是判断一组点的拟合线的斜率y/x ------------------------2016-7-12 23:54:28-- source:如何理解Pearson Correlation Coefficient

皮尔逊残差 | Pearson residual

参考:Pearson Residuals 这些概念到底是写什么?怎么产生的? 统计学功力太弱了!

Kendall's tau-b（肯德尔）等级相关系数

Kendall's tau-b(肯德尔)等级相关系数:用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况.对相关的有序变量进行非参数相关检验:取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格: 计算积距pearson相关系数,连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据. 计算相关系数:当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知,或原始数据用等级表示时

excel 两列找出相同的值

excel 有A,B两列数值,要找出A,B两列中数值相同的值. 选中B列,格式——条件格式——公式输入:=countif(A:A,B1) 在格式中可选择突出字体颜色该函数的语法规则如下: countif(range,criteria) 参数:range 要计算其中非空单元格数目的区域参数:criteria 以数字.表达式或文本形式定义的条件更多用法见百度百科:http://baike.baidu.com/view/7927095.htm?from_id=10075753&ty

[数据库] SQL查询语句表行列转换及一行数据转换成两列

原文来自:http://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/50559008 本文主要讲述了SQL查询语句表之间的行列转换,同时也包括如何将一行数据转换成两列数据的方法.子查询的应用.decode函数的用法.希望文章对你有所帮助~ 1.创建数据库表及插入数据 2.子查询统计不同性质的学生总数 3.一行数据转换成两列数据 union all 4.表行列数据转换(表转置) 1.创建数据库表及插入数据创建数据库.创建学生表并设置主键.插入数据代码如下: -

利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度

利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Le

spark计算两个DataFrame的差集、交集、合集

spark 计算两个dataframe 的差集.交集.合集,只选择某一列来对比比较好.新建两个 dataframe : import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster(

flex 垂直居中、两列对齐、自适应宽

flex 垂直居中 <div id="parent"> <div id="child"> </div> </div> <style> #parent { display:flex; width:300px; height:300px; outline:solid 1px; justify-content:center; align-content:center; //主轴居中对齐 align-items:c

代码: 两列图片瀑布流（一次后台取数据，图片懒加载。下拉后分批显示图片。图片高度未知，当图片onload后才显示容器）

代码: 两列图片瀑布流(一次后台取数据,无ajax,图片懒加载.下拉后分批显示图片.图片高度未知,当图片onload后才显示容器) [思路]: 图片瀑布流,网上代码有多种实现方式,也有各类插件.没找到合意的,所以根据网上找的一段代码,进行了较大改动. 需引用 zepto 或 jquery. 我这个是应用于手机上的,两列瀑布流,图片高度未知——等图片的onloaded事件触发后,才对容器进行计算和定位. 大容器是 $("#imgList"),容器格子是$(".pin"

Linux shell 计算两个文件的并集、交集、差集

假设我们现在有两个文件 a.txt .b.txt a.txt 中的内容如下: a c 1 3 d 4 b.txt 中的内容如下: a b e 2 1 5 # Example 01 计算并集: [root@VM_81_181_centos ~]# sort -u a.txt b.txt 1 2 3 4 5 a b c d e [root@VM_81_181_centos ~]# # Exmaple 02 计算交集: [root@VM_81_181_centos ~]# grep -F -f a.t

css那些事儿2 经典两列布局

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java怎么计算散列码hashcode?

转自:https://blog.csdn.net/qq_21430549/article/details/52225801 1.从HashMap说起我们知道Map以键值对的形式来存储数据.有一点值得说明的是,如果要使用我们自己的类作为键,我们必须同时重写hashCode() 和 equals()两个方法.HashMap使用equals方法来判断当前的键是否与表中的键相同.equals()方法需要满足以下5个条件自反性 x.equals(x) 一定返回true 对称性 x.equals(y)返

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