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1
回答
为什么
np.corrcoef
(
x
)
和
df.corr
()
给出
不同
的
结果
?
python
、
pandas
、
numpy
、
correlation
当使用
np.corrcoef
(
x
)
和
df.corr
()时,
为什么
numpy相关系数矩阵
和
pandas相关系数矩阵
不同
?
x
= np.array([[0, 2, 7], [1, 1, 9], [2, 0, 13]]).Tprint("matrix:")print()p
浏览 268
提问于2021-01-28
得票数 3
1
回答
为什么
nump.cov()
和
np.std()计算
的
相关性与
np.corrcoef
()计算
的
结果
不同
python
、
numpy
我希望有人能帮助我回答
为什么
numpy.cov()
和
np.std()计算
的
相关性
结果
与
np.corrcoef
()直接计算
的
结果
不同
。下面的代码显示了
不同
之处import pandas as pdY = np.random.rand(50) plt.scatter(
浏览 0
提问于2018-08-20
得票数 1
2
回答
.corr如何删除NA
和
null值?
python
、
pandas
我想知道函数.corr在计算相关性时如何删除带有多个变量
的
数据
的
空数据。A3' 2 2 5 NA 4 NA 10 2或 ( 2)它是否计算成对
的
相关性,仅排除个别值?(例如,对于'A1‘
和
'A2’之间
的
相关性,它计算行1、2
和</em
浏览 1
提问于2019-07-23
得票数 9
回答已采纳
1
回答
Python numpy.corrcoef()在两个不改变向量
的
情况下,在
不同
的
浮点数上得到
不同
的
结果
numpy
、
statistics
、
data-analysis
、
numerical-methods
import numpy as np b = np.array([3.5]*len) b = np.array([3.4]*len) 得到
的
结果
: [nan我认为这两项
结果
都应如下: [1. 1.]][[nan nan] [nan
浏览 1
提问于2022-01-25
得票数 0
1
回答
在从函数返回多个值时,是否有办法保持熊猫
的
网格输出数据?
python
、
pandas
、
statsmodels
如果我只是返回
df.corr
(),它将保留通常在查看熊猫数据时出现
的
网格。如果只返回est.summary(),则
结果
相同。然而,当我想把这两件事都归还
的
时候,它们
的
美感就差得多了。我试过把它们都打印出来,
结果
也一样。请帮帮我!_repr_html_()))
和
x
=sm.add_co
浏览 1
提问于2016-05-18
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Python并行化关联比单进程关联慢
python
、
pandas
、
parallel-processing
、
multiprocessing
、
correlation
我想用Python语言中
的
multiprocessing模块并行化
df.corr
()。我取一列,并用rest计算相关值,所有列都在一个进程中,第二列与另一个进程中
的
其他列。我继续以这种方式通过堆叠所有过程
的
结果
行来填充相关矩阵
的
上一列。我采集了shape (678461, 210)
的
样本数据,并尝试了我
的
并行化方法
和
df.corr
(),分别得到了214.40s
和
42.64s
的
运行时
浏览 16
提问于2017-02-16
得票数 1
1
回答
计算矩阵-R与Python之间
的
相关性返回
不同
的
结果
python
、
r
让我们假设大小分别为2
x
3
和
2
x
2
的
矩阵
X
和
Y。R中
的
函数'cor‘返回一个3
x
2矩阵,而Python中
的
函数numpy.corrcoef返回一个5
x
5矩阵。举例如下:
X
<-matrix(c(0.2,0.5,0.1,0.7,0.5,0.3), nrow=2, ncol=3) Y<-matrix(c(0.2,0.3,0.6,0.7), nrow=2)cor(
X</
浏览 13
提问于2022-03-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么
Pandas
和
Numpy在与NaN成对相关时产生
不同
的
结果
?
python
、
numpy
、
pandas
由于某些原因,当我使用
np.corrcoef
()执行关联时,
结果
与使用pd.df.corr()
的
结果
不同
:dataset = np.array([[1,np.nan,np.nan,1,1],[1,np.nan,np.nan,3000,1]])[[ nan nan]但是
浏览 7
提问于2016-03-11
得票数 4
回答已采纳
3
回答
R
和
Python之间cov
和
cor
的
差异
python
、
r
、
numpy
我经常使用R,我是Python
的
新手。在R中,
给出
了给定矩阵
的
计算平均值、cov
和
cor
的
演示如下:
X
= np.array([1,0.5,3,7,9,6,2,8,4]).reshape(3, 3)
X
# array([[
浏览 1
提问于2018-11-02
得票数 1
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1
回答
熊猫
df.corr
()在
np.corrcoef
()返回值时返回nan,除非数据集中
的
nan
python
、
python-2.7
、
numpy
、
dataframe
、
correlation
我
的
问题非常类似于,但是在我
的
数据、dtypes: float64(2)
和
describe()返回non-null float64时,
给出
的
解决方案并不适用于我。我通过循环遍历主数据集中
的
一组指定日期来创建这两个数据序列,以便根据另一列中
的
唯一标识符为每个时间步骤创建一个df_turbine0
和
df_turbine1。有些数据格式可能包含nans,所以我想使用
df.corr
()来查找它们
的
WindSp_mean列之间
浏览 5
提问于2020-02-20
得票数 1
回答已采纳
3
回答
numpy corrcoef -忽略缺失数据时计算相关矩阵
python
、
numpy
、
pandas
、
correlation
我正在尝试计算一个具有多个值
的
相关矩阵。这些值包括一些'nan‘值。我使用
的
是numpy.corrcoef。对于输出相关矩阵
的
元素(i,j),我希望使用变量i
和
变量j存在
的
所有值来计算相关性。SELECT Median_Age, Rpercent_2008, overall_LS, population_density FROM countyVotingSM2", db_eng) In[21]:
np.corrcoef
nan, nan,
浏览 2
提问于2015-07-25
得票数 24
回答已采纳
2
回答
使用Python Scikit-learn计算第n次典型相关
和
系数
python
、
scikit-learn
通过查阅scikit手册,可以找到以下内容:有没有人知道如何用scikit计算典型相关系数?那么一阶正则相关,二阶正则相关,等等呢?有人知道它
的
状态吗?
浏览 0
提问于2016-11-27
得票数 1
1
回答
将数组按行方向与向量相关
python
、
numpy
、
correlation
、
pearson-correlation
我有一个带维数m_
x
_n
的
数组
X
,对于每一行m,我想得到与维数n
的
向量y
的
关联。import numpy as npy = np.random.random(10)
np.corrcoef
(
X
浏览 18
提问于2022-02-24
得票数 0
1
回答
统计模型之间p值
的
不同
线性回归
和
pandas
df.corr
()函数
python
、
pandas
、
regression
、
correlation
、
pearson-correlation
它有13个特征,我使用
的
是多元线性回归模型。当我检查特征
和
目标值
的
相关性时,它显示了
df.corr
()方法
和
Summary()函数奇怪
的
结果
。 对于较少
的
特征,p相关系数较低。但是,如果我在回归后使用summary()函数,这些特征具有
不同
的
p值。相关系数最低
的
特征不具有最高
的
p值。或者由这两个
不同
函数获得
的
相关系数
和
p值没有相
浏览 57
提问于2019-02-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何抵消Pandas Pearson与日期时间指数
的
相关性
python
、
python-3.x
、
pandas
、
pearson-correlation
我试图得到前一周
的
投入与下一周
的
产出之间
的
相关值。1/19/2010 4 3到目前为止,这是我
的
代码:df = pd.read_csv'
浏览 1
提问于2017-04-21
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何从sklearn
的
CCA模块中得到第一个典型关联?
python
、
scikit-learn
在用于Python
的
scikit-learn中,有一个带有典型相关分析(CCA)类
的
模块调用cross_decomposition。我一直在研究如何
给出
第二类多维形状向量(n,m),并得到第一个典型相关系数。从文档来看,下面是一个小小
的
示例脚本。# (100,1)我并不真正理解如何使用这个类来获得两个矩阵之间
的
第一个典型关联,这就是我所需要
的
。它似乎一般是针对分类
和
预测问题,但我只
浏览 2
提问于2016-05-23
得票数 11
回答已采纳
1
回答
特定轴上
np.corrcoef
的
Tensorflow等效项
python
、
numpy
、
tensorflow
、
pearson-correlation
即,将第一矩阵
的
第一列与第二矩阵
的
第一列相关,依此类推。在numpy中,我这样做:它工作得很好。该命令
的
Tensorflow等价物是什么?我尝试使用streaming_pearson_correlation,但它将所有列关联在一起,而不是提供每个列
的
结果
。 作为最后
的
手段,我正在考虑将张量拆分成单独
的
列张量,但我猜这会有性能成本。提前感谢你
的
帮助。
浏览 2
提问于2017-05-08
得票数 2
1
回答
python PCA方法
python
、
pca
我需要找到与2个主成分具有最大相关性
的
特征。这是训练任务,
结果
是错误
的
(所有4个组件都与1个组件有更多
的
相关性)data = iris.datatarget = iris.targetmeans, = np.mean(data, axis=0), from sklearn.deco
浏览 0
提问于2017-09-28
得票数 1
1
回答
将单个时间序列与大量
的
时间序列关联起来
python
、
performance
、
numpy
、
correlation
我有大量
的
时间序列(M),每个时间点都有N时间点,存储在MxN矩阵中。然后,我还有一个单独
的
时间序列,它包含N时间点,我想把它与矩阵中
的
所有时间序列关联起来。一个简单
的
解决方案是逐行遍历矩阵并运行numpy.corrcoef。然而,我想知道是否有更快或更简洁
的
方法来做到这一点?
浏览 0
提问于2015-06-23
得票数 1
回答已采纳
3
回答
如何对Pandas数据帧
的
选定列进行Pearson相关
python
、
pandas
我有一个CSV,看起来是这样
的
:foo,20,10,11,23,22,79,32 qui 17 13 5 12 13 88 3 我想要做
的
是从上一列(special_col)对gene列
和
special column之间
的
每一列执行pearson关
浏览 5
提问于2016-01-20
得票数 24
回答已采纳
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