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  • python 皮尔逊相关系数

    千次阅读 2018-09-04 15:56:07
    from scipy.stats import pearsonr x = [0.5, 0.4, 0.6, 0.3, 0.6, 0.2, 0.7, 0.5] y = [0.6, 0.4, 0.4, 0.3, 0.7, 0.2, 0.5, 0.6] print(pearsonr(x, y)) ...# r:相关系数[-1,1]之间 # p:p值越小  ...
    from scipy.stats import pearsonr
    
    x = [0.5, 0.4, 0.6, 0.3, 0.6, 0.2, 0.7, 0.5]
    y = [0.6, 0.4, 0.4, 0.3, 0.7, 0.2, 0.5, 0.6]
    print(pearsonr(x, y))
    
    # 输出:(r, p)
    # r:相关系数[-1,1]之间
    # p:p值越小

     

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  • Python三种方法计算皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient) 0 皮尔逊系数 1 python计算方法 1.1 根据公式手写 1.2 numpy的函数 1.3 scipy.stats中的函数 0 皮尔逊系数  在统计学中,皮尔逊相关系数( ...

    Python三种方法计算皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)

    0 皮尔逊系数
    1 python计算方法
    1.1 根据公式手写
    1.2 numpy的函数
    1.3 scipy.stats中的函数
    0 皮尔逊系数
     在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称 PPMCC或PCCs)。用于衡量两个变量X和Y之间的线性相关相关关系,值域在-1与1之间。
    在这里插入图片描述

    1 python计算方法
    笔者发现了三种方式,用户可根据自身需求进行使用或者比对:

    1.1 根据公式手写
    def cal_pccs(x, y, n):
    “”"
    warning: data format must be narray
    :param x: Variable 1
    :param y: The variable 2
    :param n: The number of elements in x
    :return: pccs
    “”"
    sum_xy = np.sum(np.sum(xy))
    sum_x = np.sum(np.sum(x))
    sum_y = np.sum(np.sum(y))
    sum_x2 = np.sum(np.sum(x
    x))
    sum_y2 = np.sum(np.sum(yy))
    pcc = (n
    sum_xy-sum_xsum_y)/np.sqrt((nsum_x2-sum_xsum_x)(nsum_y2-sum_ysum_y))
    return pcc

    1.2 numpy的函数
    pccs = np.corrcoef(x, y)

    1.3 scipy.stats中的函数
    from scipy.stats import pearsonr
    pccs = pearsonr(x, y)

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  • pearson相关系数:用于判断...Python计算pearson相关系数:1. 使用numpy计算(corrcoef),以下是先标准化再求相关系数importnumpy as npimportpandas as pdaa= np.array([2,3,9,6,8])bb= np.array([5,6,3,7,9])cc=n...

    pearson相关系数:用于判断数据是否线性相关的方法。

    注意:不线性相关并不代表不相关,因为可能是非线性相关。

    Python计算pearson相关系数:

    1. 使用numpy计算(corrcoef),以下是先标准化再求相关系数

    importnumpy as npimportpandas as pd

    aa= np.array([2,3,9,6,8])

    bb= np.array([5,6,3,7,9])

    cc=np.array([aa, bb])print(cc)

    cc_mean= np.mean(cc, axis=0) #axis=0,表示按列求均值 ——— 即第一维

    cc_std = np.std(cc, axis=0)

    cc_zscore= (cc-cc_mean)/cc_std #标准化

    cc_zscore_corr= np.corrcoef(cc_zscore) #相关系数矩阵

    print(cc_zscore_corr)

    其中:

    def corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=np._NoValue, ddof=np._NoValue):"""Return Pearson product-moment correlation coefficients.

    Please refer to the documentation for `cov` for more detail. The

    relationship between the correlation coefficient matrix, `R`, and the

    covariance matrix, `C`, is

    .. math::R_{ij} = \\frac{ C_{ij} } { \\sqrt{ C_{ii} * C_{jj} } }

    The values of `R` are between -1 and 1, inclusive.

    Parameters

    ----------

    x : array_like

    A 1-D or 2-D array containing multiple variables and observations.

    Each row of `x` represents a variable, and each column a single

    observation of all those variables. Also see `rowvar` below.

    2. 使用pandas计算相关系数

    cc_pd = pd.DataFrame(cc_zscore.T, columns=['c1', 'c2'])

    cc_corr= cc_pd.corr(method='spearman') #相关系数矩阵

    其中,method中,有三种相关系数的计算方式,包括 —— 'pearson', 'kendall', 'spearman',常用的是线性相关pearson。

    Parameters----------method : {'pearson', 'kendall', 'spearman'}*pearson : standard correlation coefficient*kendall : Kendall Tau correlation coefficient* spearman : Spearman rank correlation

    cc_corr 值可用于获取:某个因子与其他因子的相关系数:

    print(cc_corr['c1']) #某个因子与其他因子的相关系数

    附:pandas计算协方差

    print(cc_pd.c1.cov(cc_pd.c2)) #协方差

    print(cc_pd.c1.corr(cc_pd.c2)) #两个因子的相关系数

    y_cov = cc_pd.cov() #协方差矩阵

    3. 可直接计算,因为pearson相关系数的计算公式为:

    cov(X,Y)表示的是协方差

    var(x)和var(y)表示的是方差

    ##

    参考:

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  • 1、皮尔逊相关系数在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称 PPMCC或PCCs)。用于衡量两个变量X和Y之间的线性...

    1、皮尔逊相关系数在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称 PPMCC或PCCs)。用于衡量两个变量X和Y之间的线性相关相关关系,值域在-1与1之间。

    2、根据公式手写

    import numpy as np

    import pandas as pdfrom math import *

    def multipl(a,b):

    sumofab=0.0

    for i in range(len(a)):

    temp=a[i]*b[i]

    sumofab+=temp

    return sumofab

    def cal_pccs(x,y):

    n=len(x)

    #求和

    sum1=sum(x)

    sum2=sum(y)

    #求乘积之和

    sumofxy=multipl(x,y)

    #求平方和

    sumofx2 = sum([pow(i,2) for i in x])

    sumofy2 = sum([pow(j,2) for j in y])

    num=sumofxy-(float(sum1)*float(sum2)/n)

    #计算皮尔逊相关系数

    den=sqrt((sumofx2-float(sum1**2)/n)*(sumofy2-float(sum2**2)/n))

    return num/den

    pct_chg = pd.Series({'000001.SZ':-1.7391, '000002.SZ':0.6250,'000004.SZ':1.1378,'002600.SZ':0.0000,'000010.SZ':-1.0013})

    vol = pd.Series({'000001.SZ':249326.31,'000002.SZ':338224.97,'000004.SZ':211876.00,'000010.SZ':222782.00,'002600.SZ':342096.76})

    print(cal_pccs(pct_chg, vol))

    3、talib的函数

    import talib as ta

    import pandas as pdpct_chg = pd.Series({'000001.SZ':-1.7391, '000002.SZ':0.6250,'000004.SZ':1.1378,'002600.SZ':0.0000,'000010.SZ':-1.0013})

    vol = pd.Series({'000001.SZ':249326.31,'000002.SZ':338224.97,'000004.SZ':211876.00,'000010.SZ':222782.00,'002600.SZ':342096.76})

    print(ta.CORREL(pct_chg,vol,5)[-1])

    4、numpy的函数

    import numpy as np

    import pandas as pd

    pct_chg = pd.Series({'000001.SZ':-1.7391, '000002.SZ':0.6250,'000004.SZ':1.1378,'002600.SZ':0.0000,'000010.SZ':-1.0013})

    vol = pd.Series({'000001.SZ':249326.31,'000002.SZ':338224.97,'000004.SZ':211876.00,'000010.SZ':222782.00,'002600.SZ':342096.76})

    pccs = np.corrcoef(pct_chg, vol)

    print(pccs[0][1])

    5、scipy的函数

    import numpy as np

    import pandas as pd

    from scipy.stats import pearsonr

    pct_chg = pd.Series({'000001.SZ':-1.7391, '000002.SZ':0.6250,'000004.SZ':1.1378,'002600.SZ':0.0000,'000010.SZ':-1.0013})

    vol = pd.Series({'000001.SZ':249326.31,'000002.SZ':338224.97,'000004.SZ':211876.00,'000010.SZ':222782.00,'002600.SZ':342096.76})

    pccs = pearsonr(pct_chg, vol)

    print(pccs[0])

    - END -

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