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

假如你有兩個(gè)表格：每個(gè)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(jì)、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(shí)及時(shí)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(jì)，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(jì)”,“云南網(wǎng)站推廣”以來，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

你想根據(jù)兩個(gè)文件中共有的某一列的值算相關(guān)性：

首先根據(jù)兩個(gè)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(gè)文件中都有第一列的信息，然后輸出第一個(gè)文件中第三列，和第二個(gè)文件中第三列的信息。

輸出文件為一個(gè)新生成的表格。

該表格具有三列：

第一列為兩個(gè)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(gè)文件中指定列和第二個(gè)文件中的指定列。

然后用第二個(gè)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(gè)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(gè)表示那個(gè)文件有header，不加表示沒有header。

-f [布爾類型] 表示是否計(jì)算數(shù)值占總體的比例，默認(rèn)False不計(jì)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(gè)文件中共有的某一列來提取相關(guān)信息的腳本。

這兩個(gè)腳本在個(gè)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(gè)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(jì)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(gè)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(gè)方向，一個(gè)是正方向一個(gè)是負(fù)方向，相關(guān)性系數(shù)是衡量兩個(gè)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(jì)算兩個(gè)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(jì)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：

請點(diǎn)擊輸入圖片描述

第四步我們也可以通過numpy的corrcoef方法計(jì)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：

請點(diǎn)擊輸入圖片描述

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第五步我們也可以通過pandas的corr方法計(jì)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)?，求指?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(gè)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(cuò)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(gè)，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(gè)%

%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(jì)數(shù)法)

%E 浮點(diǎn)數(shù)字(科學(xué)計(jì)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(gè)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(jì)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?cái)啵?/p>

%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://aaarwkj.com/article8/dooodop.html

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