python 求相關係數

兩組序列資料，求兩者的線性相關係數。

1：使用numpy

import random

import numpy as np
a = [random.randint(0, 10) for t in range(20)]
b = [random.randint(0, 10) for t in range(20)]
# 先構造乙個矩陣
ab = np.array([a, b])
# 計算協方差矩陣
print(np.cov(ab))
print(np.corrcoef(ab))

2：使用pandas

import pandas as pd

# 使用 pandas 計算協方差、相關係數
# 使用 dataframe 作為資料結構，為方便計算，我們會將 ab 矩陣轉置
dfab = pd.dataframe(ab.t, columns=['a', 'b'])
# a b 協方差
print(dfab.a.cov(dfab.b))
# a b 相關係數
print(dfab.a.corr(dfab.b))

3：使用原生函式

import random

import math
a = [random.randint(0, 10) for t in range(20)]
b = [random.randint(0, 10) for t in range(20)]
#計算平均值
def mean(x):
return sum(x) / len(x)
# 計算每一項資料與均值的差
def de_mean(x):
x_bar = mean(x)
return [x_i - x_bar for x_i in x]
# 輔助計算函式 dot product 、sum_of_squares
def dot(v, w):
return sum(v_i * w_i for v_i, w_i in zip(v, w))
def sum_of_squares(v):
return dot(v, v)
# 方差
def variance(x):
n = len(x)
deviations = de_mean(x)
return sum_of_squares(deviations) / (n - 1)
# 標準差
def standard_deviation(x):
return math.sqrt(variance(x))
# 協方差
def covariance(x, y):
n = len(x)
return dot(de_mean(x), de_mean(y)) / (n -1)
# 相關係數
def correlation(x, y):
stdev_x = standard_deviation(x)
stdev_y = standard_deviation(y)
if stdev_x > 0 and stdev_y > 0:
return covariance(x, y) / stdev_x / stdev_y
else:
return 0
print(a)
print(b)
print(standard_deviation(a))
print(standard_deviation(b))
print(correlation(a,b))

4：使用r，spss，excel

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