所需模塊
numpy、pandas
相關系數計算
首先使用numpy.mean()方法求出均值，Xsd=numpy.std()方法求出標准差；
然后在通過(X-Xmean)/Xsd公式求出z分數；
最后通過numpy.sum(ZX*ZY)/len(X)
1 import numpy 2 3 X=[ 4 12.5, 15.3, 23.2, 26.4, 33.5, 5 34.4, 39.4, 45.2, 55.4, 60.9] 6 Y=[ 7 21.2, 23.9, 32.9, 34.1, 42.5, 8 43.2, 49.0, 52.8, 59.4, 63.5] 9 10 #均值 11 Xmean=numpy.mean(X) 12 Ymean=numpy.mean(Y) 13 14 #標准差 15 Xsd=numpy.std(X) 16 Ysd=numpy.std(Y) 17 18 #z分數 19 ZX=(X-Xmean)/Xsd 20 ZY=(Y-Ymean)/Ysd 21 22 #相關系數 23 r=numpy.sum(ZX*ZY)/len(X)
使用內置函數直接計算
1、使用numpy的內置方法：numpy.corrcoef(X,Y),X和Y 為兩組數據
2、使用pandas的內置方法：首先構造一個數據框，需要分析的兩組數據稱為兩列，然后使用data.corr()
1 #直接調用內置方法 2 numpy.corrcoef(X,Y) 3 4 import pandas 5 data=pandas.DataFrame({ 6 "x":X, 7 "y":Y}) 8 data.corr()