Làm thế nào để bạn tìm thấy mối tương quan giữa hai danh sách trong python?
Đây có phải là những gì bạn đang cố gắng làm? Show
Được tạo vào ngày 30-11-2021 bởi gói reprex (v2. 0. 1) Tham khảo chuỗi tài liệu old_behavior đã bị xóa trong NumPy 1. 10. Nếu bạn cần hành vi cũ, hãy sử dụng multiarray. tương quan Trả về . ra ndarrayMối tương quan chéo rời rạc của a và v Xem thêm convolve Tích chập tuyến tính, rời rạc của hai chuỗi một chiều multiarray.correlate Phiên bản cũ, không liên hợp, tương quan scipy.signal.correlate sử dụng FFT có hiệu suất vượt trội trên các mảng lớn ghi chú Định nghĩa tương quan trên không phải là duy nhất và đôi khi tương quan có thể được định nghĩa khác. Một định nghĩa phổ biến khác là \[c'_k = \sum_n a_{n} \cdot \overline{v_{n+k}}\] có liên quan đến \(c_k\) của \(c'_k = c_{ . .
Python – Kiểm tra tương quan Pearson giữa hai biến Cải thiện bài viết Lưu bài viết Thích bài viết
Cải thiện bài viết Lưu bài viết Kiểm tra tương quan là gì? .
Ghi chú. Phương pháp được sử dụng phổ biến nhất là phương pháp tương quan tham số.
Ghi chú.
Để tính tương quan Pearson trong Python – có thể sử dụng hàmpeasonr().
Dữ liệu. Tải xuống tệp csv tại đây. Python3
Pearson correlation is: -0.8780 Pearson correlation is: -0.8781 Pearson correlation is: -0.8782 Pearson correlation is: -0.8783 Pearson correlation is: -0.8780 Pearson correlation is: -0.8785
Pearson correlation is: -0.8786 Pearson correlation is: -0.8787__ # Import those libraries 0 # Import those libraries 1# Import those libraries 2# Import those libraries 3
Pearson correlation is: -0.87800 # Import those libraries 0 # Import those libraries 7Pearson correlation is: -0.87803 # Import those libraries 9
Pearson correlation is: -0.87805 ________ 106 ________ 90 ________ 108 Pearson correlation is: -0.87809 Pearson correlation is: -0.87810____111 Pearson correlation is: -0.87812 Pearson correlation is: -0.87813
Pearson correlation is: -0.87814 Đầu ra. Pearson correlation is: -0.878 Tương quan Pearson cho Dữ liệu của Anscombe. Giải thích ngắn gọn sơ đồ trên. Ghi chú cá nhân của tôi arrow_drop_up Tiết kiệm Vui lòng Đăng nhập để nhận xét.Tương quan được tính bằng Python như thế nào?Hệ số Tương quan Pearson có thể được tính bằng Python bằng cách sử dụng phương thức corrcoef() từ Numpy . Đầu vào cho chức năng này thường là một ma trận, giả sử có kích thước mxn , trong đó. Mỗi cột đại diện cho các giá trị của một biến ngẫu nhiên. Mỗi hàng đại diện cho một mẫu duy nhất của n biến ngẫu nhiên.
Làm thế nào để tính toán mối tương quan giữa hai biến trong gấu trúc?Khởi tạo hai biến col1 và col2 và gán cho chúng các cột mà bạn muốn tìm mối tương quan của. Tìm mối tương quan giữa col1 và col2 bằng cách sử dụng df[col1]. corr(df[col2]) và lưu giá trị tương quan vào một biến, sửa. In giá trị tương quan, đúng . |