标签：3.2 挖掘 分析 python numpy 关系 pre 均值 数据
首先使用numpy.mean()方法求出均值，Xsd=numpy.std()方法求出标准差；
然后在通过(X-Xmean)/Xsd公式求出z分数；
最后通过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 #标准差 15 Xsd=numpy.std(X) 16 Ysd=numpy.std(Y) 17 18 #z分数 19 ZX=(X-Xmean)/Xsd 20 ZY=(Y-Ymean)/Ysd 21 22 #相关系数 23 r=numpy.sum(ZX*ZY)/len(X)
1 #直接调用内置方法 2 numpy.corrcoef(X,Y) 3 4 import pandas 5 data=pandas.DataFrame({ 6 "x":X, 7 "y":Y}) 8 data.corr()
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原文地址：https://www.cnblogs.com/U940634/p/9740991.html
