Pearsonr：用Python實現數據分析中的相關係數計算

一、Pearson軟體

Pearsonr是數據分析中常用的相關係數計算工具，這個軟體的全稱叫做Pearson correlation coefficient，用Unicode表示就是ρ(X,Y)。在Python中，我們可以使用SciPy和NumPy這兩個科學計算庫來計算出數據集中的Pearson相關係數。

二、Pearson如何使用

為了更好地理解Pearson相關性，我們舉一個例子。假設我們有兩個數據集，一個是BMI（身體質量指數），另一個是血糖水平。我們要分析這兩個數據集之間是否存在相關性。以下是Python代碼實現：

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# 創建兩個數據集
BMI = np.array([22.0, 21.5, 23.2, 24.5, 25.1, 24.0, 22.5, 23.5])
BloodSugar = np.array([85.0, 82.0, 89.0, 92.0, 95.0, 91.0, 87.0, 90.0])

# 計算Pearson相關係數
corr, _ = pearsonr(BMI, BloodSugar)
print('Pearson correlation coefficient: %.3f' % corr)

運行後，控制台會輸出數據集的Pearson相關係數。這說明BMI和血糖水平之間存在正相關關係。

三、Pearson熱力圖

Pearson相關係數還可以用來生成熱力圖。下面的Python代碼使用Seaborn和Pandas庫生成一個熱力圖，該圖可視化了匿名患者的腫瘤數據集中的所有變數之間的關係：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 導入數據集
df = sns.load_dataset("titanic")

# 選取需要的數據列
data = df[['survived', 'pclass', 'age', 'fare']]

# 計算Pearson相關係數
corr = data.corr()

# 繪製熱力圖
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap="YlGnBu")

運行後，我們將獲得一張熱力圖，其中顏色表示變數之間的相關性，annot參數為True表示將數字寫入單元格中.

四、Pearson認證的證書

為了獲得對數據分析和Pearson相關性更深入的理解，可以獲得Pearson認證的證書。Pearson公司提供的測試涵蓋各種主題，例如常見的統計學問題、在線評估和Pearson相關係數的應用。您可以邊學邊做題，對自己的知識進行測試，並且還可以在社區中一起分享、學習和積累經驗。

以下是Pearson認證頁面的截圖，您可以進入該頁面查看相關信息。

五、結論

Pearson相關係數是一個非常有用的統計量，可用於分析兩個變數之間的關係。Python中的SciPy和NumPy庫提供了計算Pearson相關係數的功能，而Seaborn和Pandas庫則提供了可視化這些數據的工具。