所以我有一個數據集，它是分子豐度作為物理參數的函數，我想確定兩者之間的相互關系 . 這兩個參數都跨越了幾個數量級 .

因為兩者不是線性相關的，所以我選擇使用 scipy.stats.spearmanr 中的Spearman等級相關系數 . 但我的問題是結果有時沒有意義，我無法弄清楚我做錯了什么 .

下圖是圖，其中豐度被繪制為三個不同的時間(顏色) . 但奇怪的是，雖然黑線顯示豐度下降，因此負相關系數，但另外兩條線顯示正相關，盡管它們與黑線沒有那么不同！

這是我使用的代碼，我排除了代碼的化妝品部分 .

for t in range(0, len(times)):

ax.loglog(parameter, abunds[t], color=colors[t])

corr_coeffs[t] = stats.spearmanr(np.log10(parameter),np.log10(abundances[t,:])

patches.append(mpatches.Patch(color=colors[t], label="r=" + str(("%.2f"%corr_coeffs[t,0])) + ", p=" + str(("%.2f"%corr_coeffs[t,1])) + " | " + time_label[t]))

legend = plt.legend(handles=patches, fontsize="large", loc='best')

plt.savefig('example.png')

如果有人能向我解釋這種奇怪的行為，我將非常感激 .

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python spearman相关系数_Python spearman相关系数不匹配 .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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