python的相關性,python計算相關性的函數

本文目錄一覽：

1、如何用python進行相關性分析
2、python計算多個數組的相關性
3、如何利用python進行數據的相關性分析
4、學Python有前途么？
5、為什麼要學 Python
6、相關性係數介紹+python代碼實現 correlation analysis

如何用python進行相關性分析

用python進行相關性分析應該主要根據數據的內容進行分析，如果是帶標註的數據可以通過模型訓練的方式來獲取進行分析，找出對目標結果有最大影響的因素。如果沒有標註的話，可以用python構建網路知識圖譜手動分析，或者自己構建數據表格，人為觀察數據分布圖找到其中規律。一般來說相關性分析，主要依靠人為的觀察，並用數據和模型來輔助計算，從而獲得相對準確的結果。

python計算多個數組的相關性

線性相關：主要採用皮爾遜相關係數來度量連續變數之間的線性相關強度；

線性相關係數|r| 相關程度

0=|r|0.3 低度相關

0.3=|r|0.8 中度相關

0.8=|r|1 高度相關

1 函數

相關分析函數：

DataFrame.corr()

Series.corr(other)

說明：

如果由數據框調用corr方法，那麼將會計算每個列兩兩之間的相似度

如果由序列調用corr方法，那麼只是計算該序列與傳入序列之間的相關度

返回值：

dataFrame調用：返回DataFrame

Series調用：返回一個數值型，大小為相關度

2 案例

import pandas

data=pandas.read_csv(‘C:\\Users\\Desktop\\test.csv’)

print(data.corr())

#由數據框調用corr方法,將會計算每個列兩兩之間的相似度，返回的是一個矩形

print(data[‘人口’].corr(data[‘文盲率’]))

#由某一列調用corr方法，只是計算該序列與傳入序列（本例中的’文盲率’）之間的相關度

print(data[‘超市購物率’,’網上購物率’,’文盲率’,’人口’]).corr()

如何利用python進行數據的相關性分析

1. 運算優先順序

括弧、指數、乘、除、加、減

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

3. Python格式化字元

使用更多的格式化字元。例如 %r 就是是非常有用的一個，它的含義是「不管什麼都列印出來」。

%s — string

%% 百分號標記 #就是輸出一個%

%c 字元及其ASCII碼

%s 字元串

%d 有符號整數(十進位)

%u 無符號整數(十進位)

%o 無符號整數(八進位)

%x 無符號整數(十六進位)

%X 無符號整數(十六進位大寫字元)

%e 浮點數字(科學計數法)

%E 浮點數字(科學計數法，用E代替e)

%f 浮點數字(用小數點符號)

%g 浮點數字(根據值的大小採用%e或%f)

%G 浮點數字(類似於%g)

%p 指針(用十六進位列印值的內存地址)

%n 存儲輸出字元的數量放進參數列表的下一個變數中

%c 轉換成字元（ASCII 碼值，或者長度為一的字元串）

%r 優先用repr()函數進行字元串轉換（Python2.0新增）

%s 優先用str()函數進行字元串轉換

%d / %i 轉成有符號十進位數

%u 轉成無符號十進位數

%o 轉成無符號八進位數

%x / %X (Unsigned)轉成無符號十六進位數（x / X 代表轉換後的十六進位字元的大小寫）

%e / %E 轉成科學計數法（e / E控制輸出e / E）

%f / %F 轉成浮點數（小數部分自然截斷）

%g / %G : %e和%f / %E和%F 的簡寫

%% 輸出%

輔助符號說明

* 定義寬度或者小數點精度

– 用做左對齊

+ 在正數前面顯示加號(+)

sp 在正數前面顯示空格

# 在八進位數前面顯示零(0)，在十六進位前面顯示「0x」或者「0X」（取決於用的是「x」還是「X」）

0 顯示的數字前面填充「0」而不是默認的空格

m.n m 是顯示的最小總寬度，n 是小數點後的位數（如果可用的話）

學Python有前途么？

毋庸置疑，Python前景很廣闊。首先，對應崗位多。Python被稱為編程語言中的萬能膠水，這是一門應用面很廣的語言，被廣泛的用在Web開發、運維自動化、測試自動化、數據挖掘等多個行業和領域。

無論是國內的百度、位元組跳動、阿里巴巴、騰訊、華為還是國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工業光魔、紅帽等都在用Python完成各種各樣的任務。其次，市場需求大。從最新Python招聘崗位需求來看，Python工程師的崗位需求量巨大，並且崗位需求量還在呈現上漲的趨勢。全國Python崗位需求量接近10W個。最後，薪資水平。目前初級Python工程師薪資待遇就達10-15K，而隨著開發年限的增加，Python開發者薪資呈直線上升的變化趨勢，工作8年的Python薪資攀升至25K左右。此外，國家也在加大培養Python人才。國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》，人工智慧正式納入國家發展戰略，並且已經有數個省份將Python納入到高考體系，國家計算機二級考試新增「 Python 語言程序設計」科目。總的來說，Python是很有前途的，符合時代發展的大方向，感興趣的小夥伴，可以放心大膽的去嘗試。關於Python培訓的更多相關知識，建議到千鋒教育進行更詳細的了解，目前，千鋒教育已在北京、深圳、上海、廣州、鄭州、大連等20餘個核心城市建立直營校區，等待你的隨聽。

為什麼要學 Python

① 簡單易學

Python語言相對於其他編程語言來說，屬於比較容易學習的一門編程語言。開發語言在大數據裡面是必不可少的，而簡單易學，上手快的Python語言，將作為大數據的首選語言。

② 語法優美

Python語言力求代碼簡潔、優美，在Python語言中，採用縮進來標識代碼塊，通過減少無用的大括弧，去除語句末尾的分號等視覺雜訊，使得代碼的可讀性顯著提高。閱讀一段良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，它使你能夠專註於解決問題，而不用太糾結編程語言本身的語法

③ 豐富強大的類庫

只要你想到的問題，只要你需要使用的第三方庫，基本上都是Python的介面，無論什麼功能，都有現成的類庫可以使用，如果一個功能比較特殊，標準庫沒有提供相應的支持，那麼，很大概率也會有相應的開源項目提供了類似的功能。

④ 開發效率高

Python的各個優點是相輔相成的。例如，Python語言因為有了豐富強大的類庫，所以，Python的開發效率能夠顯著提高，實現相同的功能，Python代碼的文件往往只有C、C++和Java代碼的1/5~1/3。相對於C、C++和Java等編譯語言，Python開發者的效率提高了數倍，開發效率高的語言，能夠更好的滿足互聯網快速迭代的需求，因此，Python語言在互聯網公司使用非常廣泛。

⑤ 應用領域廣泛

Python語言的另一大優點就是應用領域廣泛，我們可以使用python做很多的事情。例如，Web

開發、網路編程、自動化運維、Linux系統管理、數據分析、科學計算、人工智慧、機器學習等等。