【小工具】python 攜手R 計算兩組數(shù)據(jù)相關(guān)性

假如你有兩個表格：每個表格中有至少兩列或者好多列，如下圖例子中用到的表格只有3列，以空格分隔，第一列是名稱，第二列是觀察值，第三列也是觀測值。

10年的云南網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時及時工作處理。網(wǎng)絡(luò)營銷推廣的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整云南建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。成都創(chuàng)新互聯(lián)從事“云南網(wǎng)站設(shè)計”,“云南網(wǎng)站推廣”以來，每個客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

你想根據(jù)兩個文件中共有的某一列的值算相關(guān)性：

首先根據(jù)兩個文件中共同列求交集，然后輸出交集部分的指定列的信息。

比如，兩個文件中都有第一列的信息，然后輸出第一個文件中第三列，和第二個文件中第三列的信息。

輸出文件為一個新生成的表格。

該表格具有三列：

第一列為兩個文件中共有列的共有數(shù)據(jù)；

第二列和第三列分別是來自第一個文件中指定列和第二個文件中的指定列。

然后用第二個腳本（R腳本）畫相關(guān)性圖：

畫相關(guān)性的腳本也支持將數(shù)據(jù)取對數(shù)log或者非log形式：

基本參數(shù) -a -b，兩個輸入文件，必須加

選擇性參數(shù)：這些參數(shù)都有默認(rèn)值，看清楚即可。

-ka,-kb 表示a文件的key列，b文件的key列，就是共有列，要以這兩列為key去提取。

-va,-vb 表示a文件的value列，b文件的value列，就是你要比較的數(shù)據(jù)的值所在的列，可以使數(shù)字類型，也可以是字符串類型的值。

-sa,-sb 表示a文件的分割符，b文件的分隔符。

-headera,-headerb 加了哪個表示那個文件有header，不加表示沒有header。

-f [布爾類型] 表示是否計算數(shù)值占總體的比例，默認(rèn)False不計算。

-u [布爾類型] 表示輸出key列的并集（合集），默認(rèn)不加-u參數(shù)。

1）美化圖片，配色，線條需要美化一下下。

2）偏離點(diǎn)如何查看，什么意義？

*20200501：支持以“comma”，“,”分割的文件，只需在參數(shù)-sa或-sb中設(shè)置comma即可

該腳本已經(jīng)發(fā)展成為了根據(jù)兩個文件中共有的某一列來提取相關(guān)信息的腳本。

這兩個腳本在個人的項(xiàng)目中非常實(shí)用。經(jīng)常用來做相關(guān)性圖，因此寫成通用工具更加方便。

當(dāng)然如果你已經(jīng)有了第一步結(jié)果的表格，直接用第二個R腳本畫圖即可。

python腳本使用的全部為python內(nèi)置的包，無需安裝其他包，測試使用的是python 2.7及python3中都適用。

R腳本需要安裝ggplot2. 測試使用的R版本為 3.5.1

需要腳本的點(diǎn)贊并私信我哦。

如何用python進(jìn)行相關(guān)性分析

用python進(jìn)行相關(guān)性分析應(yīng)該主要根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行分析，如果是帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)可以通過模型訓(xùn)練的方式來獲取進(jìn)行分析，找出對目標(biāo)結(jié)果有最大影響的因素。如果沒有標(biāo)注的話，可以用python構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)知識圖譜手動分析，或者自己構(gòu)建數(shù)據(jù)表格，人為觀察數(shù)據(jù)分布圖找到其中規(guī)律。一般來說相關(guān)性分析，主要依靠人為的觀察，并用數(shù)據(jù)和模型來輔助計算，從而獲得相對準(zhǔn)確的結(jié)果。

python相關(guān)性分析如何生成兩個相關(guān)性最強(qiáng)的兩門？

方法/步驟

第一步我們首先需要知道相關(guān)性主要有兩個方向，一個是正方向一個是負(fù)方向，相關(guān)性系數(shù)是衡量兩個變量之間影響程度，如下圖所示：

請點(diǎn)擊輸入圖片描述

第二步下面通過公式計算兩個變量之間相關(guān)性系數(shù)，代碼如下：

import numpy

import pandas

X = [52,19,7,33,2]

Y = [162,61,22,100,6]

#公式計算#均值XMean = numpy.mean(X)

YMean = numpy.mean(Y)

#標(biāo)準(zhǔn)差XSD = numpy.std(X)

YSD = numpy.std(Y)

#z分?jǐn)?shù)ZX = (X-XMean)/XSD

ZY = (Y-YMean)/YSD#相關(guān)系數(shù)

r = numpy.sum(ZX*ZY)/(len(X))

print(r)

請點(diǎn)擊輸入圖片描述

第三步運(yùn)行程序，可以得到相關(guān)性系數(shù)r ，r的值是0.999674032661831，相關(guān)性非常高，如下圖所示：

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第四步我們也可以通過numpy的corrcoef方法計算相關(guān)性系數(shù)，輸入代碼

t=numpy.corrcoef(X,Y)

print(t)

可以看到X與Y和Y與X的相關(guān)性系數(shù)，如下圖所示：

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第五步我們也可以通過pandas的corr方法計算相關(guān)性系數(shù)，代碼

data = pandas.DataFrame({'X':X,'Y':Y})

t2=data.corr()

print(t2)

得到了相同的結(jié)果，如下圖所示：

請點(diǎn)擊輸入圖片描述

請點(diǎn)擊輸入圖片描述

初學(xué)python，怎樣用python做pearson相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)?zāi)兀笾笇?dǎo)啊

scipy.stats.pearsonr(x, y)

x和y為相同長度的兩組數(shù)據(jù)

返回值 r, p-value

r是相關(guān)系數(shù)，取值-1~1. 表示線性相關(guān)程度

p-value越小，表示相關(guān)程度越顯著。按照文檔的說法“The p-values are not entirely reliable but are probably reasonable for datasets larger than 500 or so.”，p-value在500個樣本值以上有較高的可靠性

如何利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析

1. 運(yùn)算優(yōu)先級

括號、指數(shù)、乘、除、加、減

2

如果你使用了非 ASCII 字符而且碰到了編碼錯誤，記得在最頂端加一行 # -- coding: utf-8 --

3. Python格式化字符

使用更多的格式化字符。例如 %r 就是是非常有用的一個，它的含義是“不管什么都打印出來”。

%s -- string

%% 百分號標(biāo)記 #就是輸出一個%

%c 字符及其ASCII碼

%s 字符串

%d 有符號整數(shù)(十進(jìn)制)

%u 無符號整數(shù)(十進(jìn)制)

%o 無符號整數(shù)(八進(jìn)制)

%x 無符號整數(shù)(十六進(jìn)制)

%X 無符號整數(shù)(十六進(jìn)制大寫字符)

%e 浮點(diǎn)數(shù)字(科學(xué)計數(shù)法)

%E 浮點(diǎn)數(shù)字(科學(xué)計數(shù)法，用E代替e)

%f 浮點(diǎn)數(shù)字(用小數(shù)點(diǎn)符號)

%g 浮點(diǎn)數(shù)字(根據(jù)值的大小采用%e或%f)

%G 浮點(diǎn)數(shù)字(類似于%g)

%p 指針(用十六進(jìn)制打印值的內(nèi)存地址)

%n 存儲輸出字符的數(shù)量放進(jìn)參數(shù)列表的下一個變量中

%c 轉(zhuǎn)換成字符（ASCII 碼值，或者長度為一的字符串）

%r 優(yōu)先用repr()函數(shù)進(jìn)行字符串轉(zhuǎn)換（Python2.0新增）

%s 優(yōu)先用str()函數(shù)進(jìn)行字符串轉(zhuǎn)換

%d / %i 轉(zhuǎn)成有符號十進(jìn)制數(shù)

%u 轉(zhuǎn)成無符號十進(jìn)制數(shù)

%o 轉(zhuǎn)成無符號八進(jìn)制數(shù)

%x / %X (Unsigned)轉(zhuǎn)成無符號十六進(jìn)制數(shù)（x / X 代表轉(zhuǎn)換后的十六進(jìn)制字符的大小寫）

%e / %E 轉(zhuǎn)成科學(xué)計數(shù)法（e / E控制輸出e / E）

%f / %F 轉(zhuǎn)成浮點(diǎn)數(shù)（小數(shù)部分自然截斷）

%g / %G : %e和%f / %E和%F 的簡寫

%% 輸出%

輔助符號 說明

* 定義寬度或者小數(shù)點(diǎn)精度

- 用做左對齊

+ 在正數(shù)前面顯示加號(+)

sp 在正數(shù)前面顯示空格

# 在八進(jìn)制數(shù)前面顯示零(0)，在十六進(jìn)制前面顯示“0x”或者“0X”（取決于用的是“x”還是“X”）

0 顯示的數(shù)字前面填充“0”而不是默認(rèn)的空格

m.n m 是顯示的最小總寬度，n 是小數(shù)點(diǎn)后的位數(shù)（如果可用的話）

文章名稱：Python求相關(guān)性函數(shù) python 相關(guān)性系數(shù)
地址分享：http://vcdvsql.cn/article8/dooodop.html

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