學習了皮爾遜相關系數的計算：

1 功能：計算特征與目標變量之間的相關度?

2? 輸入：x為特征，y為目標變量.

? ?輸出：r： 相關系數 [-1，1]之間，p-value: p值。 （r, p-value ）
（ p值越小，表示相關系數越顯著，一般p值在500個樣本以上時有較高的可靠性。）

3 代碼

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
import random
np.random.seed(0)
size=300
x=np.random.normal(0,1,size)
print "Lower noise",pearsonr(x,x+np.random.normal(0,1,size))
print "Higher noise",pearsonr(x,x+np.random.normal(0,10,size))

Lower noise (0.71824836862138408, 7.3240173129983507e-49)
Higher noise (0.057964292079338155, 0.31700993885324752)
?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的scipy库的pearsonr(x, y)的使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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