我有两个数组nums2 = numpy.array([5,4,3,2,1])numpy.corrcoef(nums1)两次得到相同的结果: 1.0numpy.corcoef(nums1,nums2)array([[ 1., -1.我试着理解它是做什么的，但不幸的是，我的英语水平不足以做到这一点，所以我想知道是否有人可以简单地解释它的作用。
浏览 14提问于2018-02-12得票数 0
2回答
(cust_balancenormal, cust_demo_one)[1,0] demo_one_corr_acct_a = numpy.corrcoef(num_acct_A, cust_demo_one)[1,0]
demo_one_corr_acct_b = numpy.corrcoef</e
浏览 1提问于2016-09-29得票数 0
回答已采纳
2回答
迭代CSV删除解析数据
、、、
例如，这里是客户数据的样子(简化的情况)：
我已经能够让它在一个客户数据的CSV中产生相关性。然而，我的数据表中有成千上万的客户。以下是我的当前代码：from numpy import genfromtxt demo_two_corr_acct_b = numpy.corr
浏览 0提问于2016-09-29得票数 0
回答已采纳
我先尝试使用numpy.corrcoef，然后使用numpy.linalg.eig，但numpy.corrcoef不适用于大型数组(比如500x 20000)。下面是matlab中的代码，以防有什么不同：mean = sum(data, 2)/s
m_data = ( data - repmat(mean, 1, s) )
浏览 0提问于2011-02-12得票数 5
1回答
在一个大的矩阵X上应用numpy.corrcoef(X)是没有效率的，而且它会减慢我的代码，所以我想让它更快。
有人能帮我吗?我怎么才能做到呢？矢量化？还有没有其他已知的函数可以快速处理大N？
浏览 5提问于2018-07-10得票数 1
我的数据片段是：year为了计算自相关关系，对开始和结束数据相差一年的每一列提取两个时间序列，然后用numpy.corrcoef计算相关系数。例如，我写道：(整个DataFrame称为data)。然而，不幸的是，该命令返回：
arra
浏览 21提问于2014-09-28得票数 14
回答已采纳
1回答
如果我运行代码corr=numpy.corrcoef(X,Y)，我的输出是一个具有相关系数的矩阵。但是，我需要一个值来表示两个矩阵之间的相关性。我刚刚在这个kennytm的answer上看到，为了有一个值，我应该写numpy.corrcoef(X,Y)[1,0]。
浏览 78提问于2020-05-02得票数 2
回答已采纳
谢谢enter code here
from numpy import *from decimal import128]
以下是错误：
Traceback (most
浏览 0提问于2014-07-12得票数 3
回答已采纳
我使用的是numpy.corrcoef(arrayA, arrayB)和numpy.correlate(arrayA, arrayB)，它们都给出了一些我无法理解或理解的结果。有没有人能解释一下如何理解和解释这些数值结果(最好是用一个例子)？
浏览 4提问于2012-11-18得票数 36
print(dataframe.corr()) col1 col2col2 0.77487 1.00000问题是我不知道如何用numpy.corrcoef或scipy.stats.stats.pearsonr来做这件事，谢谢提前寻求帮助！
浏览 23提问于2020-05-17得票数 1
回答已采纳
我一直试图理解react的useState钩子的工作原理，但是我无法理解它是如何实现的，比如在这个JavaScript代码中。 // Declare a new state variable, which we'll call "count" {setCount(2)
return (
浏览 6提问于2021-07-29得票数 0
回答已采纳
2回答
根据文档:除了处理丢失的数据之外，此函数与numpy.corrcoef的功能相同。有关详细信息和示例，请参阅numpy.corrcoef。nan, 0.01078178],当我将其转换为掩码数组(np.ma.masked_array(t，np.isnan(t))，其中t是上面的数组然而，仅在前两个点上运行np.corrcoef就会产生1的相关性(同样是绝对值)。根据文档，后一个值是我认为应该从第一个操作中得到的值。我的Python版本(M
浏览 0提问于2012-08-14得票数 3
到目前为止，Linregress是我想要的最接近的匹配，因为它给出了相关系数，数据遵循最佳拟合线的程度，但它仍然不是我想要的。
浏览 2提问于2015-05-23得票数 0
第一个矩阵是40000x25浮点数，第二个矩阵是40000x1整数。在Octave中，我使用了corr(a,b)语句，得到了一个25x1的浮点数矩阵。我从NumPy得到的值是介于-270和900之间的浮点数。
我试图理解这两个算法在幕后做了什么，但都失败了。有人能指出我的逻辑错误吗？
浏览 2提问于2013-05-23得票数 6
回答已采纳
1回答
这是我为应用多元线性回归而构建的代码。我添加了标准标量器来修正Y截距p-值，这个值并不显着，但corr的结果最终改变了，没有意义了，并且在绘制相关矩阵的代码中收到了一个错误: AttributeError：'numpy.ndarray‘对象没有属性corr。import numpy as npimport statsmodels.api as smfrom scipy.stats.stats import pearsonr
#
浏览 1提问于2018-10-15得票数 0
回答已采纳
1回答
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
1回答
我已经尝试了很多方法，但似乎没有一种方法是如此高效： import numpy
corr_column = df_corr.iloc[:我还尝试逐个迭代列： corr_column = numpy.zeros(len(df))
corr_column[x] = numpy.corrcoef
浏览 16提问于2020-05-04得票数 1
回答已采纳
1回答
对于一个学校项目，我试图计算最高的表现组合(夏普比率)，是由三个股票在给定的历史日期。# checks to see which stock will perform better with更新stockAB_co
浏览 2提问于2015-03-23得票数 0
回答已采纳
云服务器
ICP备案
对象存储
云直播
腾讯会议
腾讯云开发者
