如何在Python中显示每个独立变量的相关系数？
在Python中显示每个独立变量的相关系数可以使用Pandas库和其内置的corr()方法。相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。下面是示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个数据框示例
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1],
'C': [1, 3, 5, 7, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算相关系数
corr_matrix = df.corr()
# 打印相关系数矩阵
print(corr_matrix)输出将是一个相关系数矩阵，其中每个独立变量与其他变量的相关系数都会显示出来。相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关关系。
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我在Excel文件中有很多列的数字(例如，AAA、BBB、CCC、DDD和EEE)。我需要将这些列导入到Python中，并找出每2列之间的相关系数。仅显示相关系数在+0.5到+1和-0.5到-1之间的列。 import pandas as pd
data = pd.read_excel('SO.xlsx')
df = pd.DataFrame(data)
df.corr() ?
浏览 30提问于2020-04-02得票数 0
1回答
我想将python中的两个二进制数据关联起来。例如，下面是两个数组。
arr1 = [0,1,0,1,1,1,1]
arr2 = [0,0,1,1,1,1,1]
我想知道这两个数据的相关系数。
我知道连续变量和连续变量使用pearson或Kendall的方法。
在二进制型和连续型的情况下，可以使用点双列相关系数方法。
以上方法都在python的研究中。
但是我不知道如何测量二元型和二元型之间的相关系数。
谢谢你让我知道。
浏览 4提问于2019-11-22得票数 0
1回答
在我读到的每一篇关于加密的文章中，他们都喜欢通过显示3个值来显示加密图像的相关系数:水平相关系数。垂直相关系数对角线相关系数它们为加密图像和普通图像(Lena)显示了这3个值。我的问题是如何在matlab中做到这一点？如果它没有matlab函数，那么它们用来得到这3个值的方程是什么？
表2.两个图像中相邻像素的相关系数示例：
Plain-image Ciphered image
Horizontal 0.92401 0.01589
Vertical 0.95612 0.06538
Diagona
浏览 0提问于2013-04-19得票数 2
2回答
我有一个由20个元素组成的浮点数数组x，例如：
x = [ 0.35945087, 0.08999019, 0.51313128, 0.75455967, 0.50654956, 0.12404178, 0.25115332, 0.94167661, 0.95727792, 0.35572299, 0.65264679, 0.09416763, 0.861585, 0.19661212, 0.62882119, 0.1180147, 0.17153433, 0.07275386, 0.01895795, 0.00578392]
这些数据不是正态分布的，而是遵循幂律分布的。
我需要生成第二个数组
浏览 2提问于2016-05-09得票数 2
1回答
模型性能的皮尔逊相关系数
、、、、
谁能告诉我如何使用皮尔逊相关系数进行模型性能评估？我想预测pm2.5。最后一个变量是y_pred和y_actual。我找不到任何教程。 model.fit(x=X_train_scaled, y=y_train_scaled, batch_size=5, epochs=100, verbose=1, validation_data=(X_valid_scaled, y_valid_scaled), shuffle=True)
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
y_pred_rescaled = Target_scaler.inverse_transf
浏览 24提问于2020-09-23得票数 0
如何在ggpubr::stat_cor中只显示相关系数，而不显示p值？在stat_cor中似乎没有一个参数来指定一个或另一个统计量。还有没有其他创造性的工作？
浏览 66提问于2019-09-26得票数 0
2回答
我试图在使用group_by和mutate的数据帧中找到每年的相关性。当我试图找出两个不同年份的相关系数时，我得到了两个不同的值。当我试图一次计算每一年的相关系数时，每年都会显示相同的值。
这里，相关系数是不同的。
gm52 <- gapminder %>% filter (year == 1952)
cor(gm52$lifeExp, gm52$gdpPercap, use = "complete.obs")
gm57 <- gapminder %>% filter (year == 1957)
cor(gm57$lifeExp, gm57$gdpPe
浏览 6提问于2022-10-12得票数 1
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我需要使用Tableau创建一个关联矩阵表，所以我创建了一个使用Python的版本，以检查我是否做得对。
两种计算得出的数字都不一样。以python为例，Hotel3和34的相关系数为0.62，Tableau的相关系数为0.639。
我不是计算错了吗？有关使用python创建的原始数据、图表工作簿和pdf绘图，请参见此链接。
用于创建相关矩阵的代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
dat
浏览 0提问于2021-07-08得票数 1
2回答
我正在用Python构建一个机器学习模型来预测足球运动员的价值。我试图预测一个包含特定播放器值的"player_value“列。考虑一下我使用的列(特性)的示例。
---------------------------------
appearances | goals | goals_per_game
------------|-------|---------------
20 | 2 | 0.1
60 | 20 | 0.33
54 | 30 | 0.55
43
浏览 0提问于2020-08-24得票数 0
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我有以下商业领域。我有一个有三个输出/标签的产品。输出受到1000个程序的影响，每个程序都被数字化和测量。客户想知道对输出最有影响的程序是什么。
通过Pearson相关系数，我们可以了解两个变量的关系，比如1是成比例的，-1是负比例的，0是没有关系的。因此，我可以找到最大的皮尔逊相关系数，以找到更有影响力的程序。
从随机森林算法中，我可以知道最重要的特征。所以我也能确定最有影响的程序。
哪一个更好？
浏览 0提问于2019-03-21得票数 7
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1回答
我尝试了几种方法为R中的逻辑回归选择预测因子。我使用套索逻辑回归来消除不相关的特征，将它们的数量从60个减少到24个，然后在我的stepAIC逻辑回归中使用这24个变量，之后我进一步削减了1个变量，p值约为0.1。我还可以或应该使用哪些其他特征选择方法？我试图寻找方差相关系数分析，但我没有找到R的任何示例，我认为在这种情况下我不能使用相关热图，因为我的输出是分类的？我看到了一些推荐Lasso和StepAIC的实例，以及其他批评它们的实例，但我没有找到任何明确的全面替代方案，这让我感到困惑。
浏览 1提问于2021-03-11得票数 0
1回答
我一直在运行‘平均下降精度’度量，这个显示了这个度量：
在这个例子中，作者使用随机森林回归器RandomForestRegressor，而我使用的是随机森林分类器RandomForestClassifier。因此，我的问题是，我是否也应该使用r2_score来测量精度，还是应该改用经典精度accuracy_score或马修斯相关系数matthews_corrcoef？
如果我换不换的话这里有人吗。为什么？
谢谢你的帮助！
以下是网站的代码，以防您懒得点击:)
from sklearn.cross_validation import ShuffleSplit
from sklearn.metr
浏览 4提问于2015-07-10得票数 3
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1回答
在多元回归的背景下，我想知道是否有一种将$$VIF_i =1/(1-R^2)$$分解的方法，其中$R_i^2$是因变量=i回归得到的r平方，自变量都是其他因素。
我想将$VIF_i$或$R_i^2$分解成单独的因素，看看每个因素<#>对$VIF_i$或$R_i^2$的贡献有多大
有人建议使用偏相关系数的平方，该值与$R_i^2$呈线性相关。偏相关系数测量两个变量之间的相关性，保持其他变量的常数。这是一个可行的选择吗？
浏览 0提问于2018-08-29得票数 0
3回答
pandas中有一个函数corr，用于在存在稀疏数据的情况下创建具有相互相关系数的表。但是如何计算数据中相互出现的次数而不是相关系数呢？
即
A = [NaN, NaN, 3]
B = [NaN, NaN, 8]
F(A,B) = 1
A = [1, NaN, NaN]
B = [NaN, NaN, 8]
F(A,B) = 0
我需要pandas.DataFrame([A,B]).<function>() ->事件矩阵
浏览 1提问于2018-06-05得票数 0
1回答
我是python的新手，我想在两个数据帧之间执行关联。
df1 = pd.DataFrame({'Date':['2015-01-04','2015-01-05','2015-01-06'],
'stockprice1':['1.01','1.01','1.01',],
'stockprice2':['1.04','1.05','1.03
浏览 4提问于2020-05-03得票数 0
2回答
如何解释相关系数
、、
我试图在R中找到因变量和自变量之间的相关系数。
data("mtcars")
my_data <- mtcars[, c(1,3,4,5,6,7)]
res <- cor(my_data)
round(res, 2)
因此，我得到了一个相关矩阵，其中一些带有+ve或-ve。
例如:如果mpg和disp之间的相关系数是-0.85，我怎么知道哪个变量在减少，哪个变量在增加？
浏览 1提问于2018-01-04得票数 2
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我有两个数据A和B。我想计算A的所有列和B的所有列之间的相关系数和伴随的p值。
对于相关系数，它使用cor()函数计算。但是，在cor.test()中不可能有类似的东西。我该怎么做？
浏览 6提问于2020-01-31得票数 1
1回答
计算数据集列表的相关矩阵
、、、、
我有一个pandas数据集的列表，如下所示： dataset_list=[df1,df2,df3] 我需要做的是计算每个数据集的相关系数。由于我不想手动完成此操作，因此我尝试使用for循环来完成此操作： for dataset in dataset_list:
corr_matrices=dataset.corr()
corr_matrices.to_csv(str(dataset)+'Correlation_Matrices.csv', sep=',') 但是，输出仅显示最后一个数据集的相关矩阵，而不显示前两个数据集。如何解决此问题并将每个相
浏览 6提问于2021-09-14得票数 1
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对于Gurobi这样的二次规划求解者，Pearson相关系数--一个向量，x，外生向量和另一个向量，y作为选择变量--是一个合适的二次目标函数吗？
浏览 3提问于2016-10-26得票数 0
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我对数据集中的因变量和自变量的分类有点困惑，我需要建立一个预测模型。任何见解或方法在这里都会很有帮助。假设我的数据集有40个变量。在这种情况下，很难将变量分类为独立的或依赖的。在python中是否有任何测试可以帮助我们识别这些？
浏览 2提问于2017-02-06得票数 0
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Pearson相关系数被广泛用于检验数据集中预测器之间的关系。然而，既然它只测量变量之间的线性关系，那么用一些其他的相关性度量传统的度量，比如既可以测量线性关系，又可以度量非线性关系的距离相关性，难道不是更好吗？
浏览 0提问于2021-11-14得票数 1
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我需要一个最有效的方式来存储长字符串(~2mb)在程序执行期间。
有一个循环，每次迭代都会产生很长的字符串。这个字符串中的几行出现了，我需要存储它们。也有独立于字符串的条件。如果条件为真，我想打印这个字符串。如果condition为false，则不存在任何操作。迭代之后，不再需要该字符串。然后，下一次迭代创建另一个字符串。
我考虑变量。当出现一行时，我想在变量中添加一行：
big_string = ''
while true:
big_string += line
[...]
big_string += line
if condition:
浏览 8提问于2017-07-05得票数 0
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1回答
我有两个回归模型，一个相关系数为87，RMSE为0.045；另一个回归模型的相关系数为93，RMSE为0.055。他们中的哪一个是预测未来病例的更好的模型？或者，对于回归模型评估，相关系数或RMSE中的哪一个更好？谢谢。
浏览 4提问于2012-09-25得票数 0
1回答
多个指标的相关性
、、、
我是Python新手，在计算多个参与者的相关系数方面遇到了问题。我有这样的数据：
|Index|Participant|Condition|ReactionTime1|ReactionTime2|
|:---:|:---------:|:-------:|:-----------:|:-------------:|
|1|1|A|320|542|
|2|1|A|250|623|
|3|1|B|256|547|
|4|1|B|301|645|
|5|2|A|420|521|
|6|2|A|123|456|
|7|2|B|265|362|
|8|2|B|402|631|
我想知道在每个条件下，如何
浏览 3提问于2021-04-06得票数 3
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我知道有一种很好的方法可以用来计算相关矩阵和相关系数。然而，我已经得到了一个没有相关系数的相关矩阵。我不想重新计算任何协方差或相关矩阵。
获取相关系数的最有效方法是什么？
浏览 1提问于2014-07-15得票数 0
我正在使用一个包含全美卫星植被数据的矩阵，分辨率为250米，所以每个矩阵是212,029,488个像素，我研究的17年中的每一年都有一个矩阵。我的目标是计算每个像素与周围所有像素(半径为20像素或5 5km)的相关系数，并将所有这些相关系数的平均值分配给每个焦点像素。(见附图以作澄清)
最明显的方法是从1,1开始逐个像素，计算每个周围像素的相关系数，找出平均值，然后对矩阵中的每个像素重复这个过程x次。
这种方法的问题是，我发现它非常笨拙和多余，因为它导致必须多次执行相同的计算。例如-当找到像素@ 1,1的相关系数时，1,2的系数被执行一次，然后当像素1,2的系数被执行时，必须再次执行前述的相关
浏览 1提问于2020-10-04得票数 0
1回答
相关系数到底代表什么？
、、、
相关系数直观地说是什么意思？如果我有一系列X和一系列Y，如果我将这两个输入到Weka多层感知器中，将Y作为输出，X作为输入，我得到的相关系数为0.76。这直观地代表了什么，以及我如何向业务人员或非技术人员解释这一点？
浏览 2提问于2011-10-03得票数 8
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3回答
我在MATLAB中有两个信号，比如说
a = randn(1,1e6);
b = randn(1,1e6);
我发现两者之间的相互关系如下：
R=corrcoef(a,b);
r = R(2,1);
现在，每次我运行我的代码，相关系数是不同的。我甚至试图增加样本的数量(从1e6到更高的值)，但这是行不通的。还有别的方法来找出这些信号之间的相关系数吗？
浏览 4提问于2015-10-01得票数 4
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在使用sort()之后，您将如何在python中显示变量的顺序。举个例子：
A=3
B=1
C=2
D=[A,B,C]
D.sort()应该是[1,2,3]，但是我想以某种方式看到[B,C,A]
浏览 38提问于2018-06-22得票数 0
当我为C++设置MinGW-W64 (来自sourceforge) exe文件(适用于Windows 10)时，它显示了一条消息，表明它没有正确下载。我最好的猜测是，我有一个Anaconda/木星的设置有MinGW-W64，它是所有的大惊小怪。如何为C++ (VS代码/代码代码)和Python/木星/Anaconda设置它？
浏览 10提问于2022-02-10得票数 0
1回答
我正在研究一个由150个观测数据和1500个变量组成的光谱医学数据阵列，存储如下(所有这些数据都是浮动的)：
blood = ([[sample1_var1..., sample1_var1500],[sample2_var1..., sample2_var1500]..., [sample_150_var1..., sample150_var1500]])
我想获得每个变量与另一个变量之间的相关系数，该变量存储在150个观察数据中，如下所示：
ery = ([1.524, 1.987..., 1.369])
我需要得到var1和ery之间的“r”相关系数，然后是var2和ery。等等，有一
浏览 0提问于2017-09-01得票数 0
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观察到一种我不明白的有趣的狂欢行为。
基本上，在bash中链接命令时，这两个命令之间是否存在分号似乎对bash行为产生了影响。特别是下面两个示例，一个可以读取Python中的env变量，另一个不能读取
yuli@yuli-desktop:~$ A=1; python3
Python 3.8.10 (default, Nov 26 2021, 20:14:08)
[GCC 9.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more informa
浏览 3提问于2022-02-24得票数 1
我找到了一个函数来计算相关系数，然后将它添加到一对图中(如下所示)。我的问题是，当我运行一个色调(一个范畴变量)的配对时，两组的相关系数显示在彼此之上。
这是我的图形代码(它显示了气候变化态度与峰值之间的相关系数，作为“海冰方向”相互作用的函数)：
`g = sns.PairGrid(df, vars = ['OverallClimateChangeAttitude', 'Peak'],
hue="IV_SeaIceChangeDirection")
g.map_upper(plt.scatter, s=10)
g.map_diag(sns.
浏览 2提问于2017-04-06得票数 4
1回答
我有一个数据集每个城市的选举结果和犯罪率。对于每个变量，我有一个绝对值(即总票数、总犯罪率)和一个相对值(即得票率)。
我想计算一些变量的相关系数，但是在这个过程中，我有一个问题，我需要使用什么值，是相对值还是绝对值。
首先计算绝对值的z score，然后使用excel计算相关性。我还在python中使用了pandas.DataFrame.corr()和来自scipy.stats.stats的pearsonr，以证实结果。
例如，如果我使用绝对值，我将得到候选人1和候选人2之间的正相关。
x = df['Abs Cand 1'].tolist()
y = df['Abs
浏览 0提问于2016-10-05得票数 2
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1回答
我可以使用哪种方法？
、、、、
我正在使用anaconda，下一段代码是提取两个矩阵之间的相关系数。第一个矩阵读取左上角矩阵的16个文件。求和是为了得到平均值，以便与另一个文件的结果进行比较
`` `python
for i in range(0,16):
i = i + 5
file = pd.read_csv(path,header=None)
file=file.fillna(0)
file = pd.DataFrame(file)
matrix = np.matrix(file)
matrix = np.flip(matrix, 1)
b = np.copy(m
浏览 2提问于2019-09-20得票数 0
我有3个xlsx文件命名为数据，矢量和标题。
vector包含5x1项，heading包含5x1项，包含5x1项
我从数据文件中提取了每一列，并找出了它与向量的相关性。
for i,j in data.iteritems():
col=j
coef, p = spearmanr(col, vector)
alpha = 0.05
if p < alpha:
print('\n\nSpearmans correlation coefficient: %.3f' % coef)
print(f' column {[i]} method are corr
浏览 0提问于2020-05-10得票数 0
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以下内容没有编译：
function returnString(): string {
const s = Math.random() < 0.5 ? 'hey' : null;
const sIsString = s !== null;
if (sIsString) {
return s; // <-- problematic line
}
return 'hey';
}
错误：Type '"hey" | null' is not assignable to type 'strin
浏览 0提问于2019-10-22得票数 1
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1回答
处理丢失的数据
、、、、
我有个关于数据清理的问题。我是个新手，刚刚开始在这个领域学习，所以请原谅我的无知。假设有两列，根据从两列中抽取的一些样本，您会发现相关系数很高。现在，对于不存在的值，可以使用线性回归来预测或找出它们，使用您知道的作为训练数据的值吗？
浏览 0提问于2020-06-29得票数 1
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1回答
据我所知，当涉及到理论时，我们使用Pearson相关来检验两个变量之间的相关性，这两个变量都是连续的或离散的。对于混合情况，用它计算相关系数并不容易。另一方面，我们有Pearson相关估计，其中我们可以计算混合情况，没有任何问题(基于样本)。在这种情况下，Pearson相关系数是否给出了欺骗性的结果？
浏览 0提问于2020-02-23得票数 1
我正在开发一个房价预测数据集。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值没有相似性/相关性。可能出了什么问题？ 对于相关系数 correlation_matrix = BostonHousing_df.corr().round(2) 对于p值 X=BostonHousing_df.iloc[:,:-1].value
浏览 57提问于2019-02-13得票数 0
回答已采纳
在Python3中，对于一个函数
在函数的本地作用域中定义的变量，而不是，可以作为函数的函数对象的属性吗？
相反，函数的函数对象(而不是)的属性是否是函数的局部作用域中的变量？
同样，对于模块：
在模块的全局范围中定义的变量必须是模块的模块对象的属性吗？
相反，模块的模块对象的属性可以是模块全局范围中的变量吗？
谢谢。
浏览 1提问于2017-10-04得票数 0
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2回答
在数据建模中使用负相关特征可以吗？假设我的特征A和B的相关系数为0.2，特征C和D的相关系数为-0.2，那么在模型中使用特征C和D是否更好，因为它们的负相关很低？此外，这是否对回归和分类问题有不同的影响？
浏览 0提问于2020-07-10得票数 3
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1回答
我试着用Matlab计算二维正态律的相关系数。
mu = [1 2];
SIGMA = [9 4; 4 3];
X = mvnrnd(mu,SIGMA);
p = mvnpdf(X,mu,SIGMA);
变量p存储遵循二维法律的向量X的概率密度。我必须用概率函数p来计算相关系数，而函数R= corrcoef(X)不这样做。
浏览 2提问于2014-01-02得票数 1
1回答
我们找到了计算相关系数或相关系数的不同方程：
$\begin{ &= *}a+d}{a+b+c+d}\ &= \frac{(a+d) - (b+d)}{a+b+c+d}\ &= \frac{(a+d) -(b+d)}{sqrt{(a+b)*(c+d)*(a+c)*(b+d)}}{align*}$
其中a(0,0)，b(1,0)，c(0,1)，d(1,1)，哪个公式给出了正确的结果？
浏览 0提问于2018-09-07得票数 1
当在数据帧上调用时，cor()函数R返回一个矩阵，其中包含与数据帧的成对元素相关联的相关系数。但似乎没有任何选项来标记具有高于某个阈值的系数(如STATA的*)。
有什么间接的方法可以让R做到这一点吗？
例如,
M = matrix(rnorm(20*5, mean = 10, sd = 3), 20, 5)
symnum(cor(M), cutpoints = c(0.1, 0.5),
symbols = c( '', '*', '**'),
legend = TRUE,
corr = TRUE)
返回没有相关系数的
浏览 1提问于2018-11-02得票数 1
1回答
我用多元特征进行回归分析。特征数量为20-23。现在，我检查输出变量的每个特性相关性。一些特征的相关系数接近1或-1 (高度相关)。一些特征在0附近表现出相关系数。我的问题是:如果这个特性的相关系数接近于0，我是否必须删除它？或者我可以保留它，唯一的问题是这个特性不会对回归模型产生明显的影响，或者会对它产生微弱的影响。还是必须删除这种特征？
浏览 2提问于2015-12-05得票数 1
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1回答
假设X和Y是边缘标准正态分布，相关系数为1.0。
当相关系数为1.0时，二元正态分布是未定义的(从技术上讲，它是y=x线)，但numpy仍然打印输出值。它为什么要这样做？
浏览 0提问于2021-03-04得票数 1
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