pearson-correlation

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我的问题是如何关联我的两个binned图并输出Pearson相关系数？我不知道如何正确提取np.corrcoef函数所需的合并数组。这里是我的脚本： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.genfromtxt('data1.txt') x1 = A[:,1] y1 = A[:,2] B=np.genfro

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如何实施策略设计模式？

我正在使用推荐系统。这将是一个Android应用程序，用户将在其中输入他们的偏好，并在这些偏好的基础上，向该用户显示其他匹配的简档。我从用户那里获取数据并将其存储在Firebase中。这些是数值和为了显示匹配的简档与该用户，我使用用于计算用户之间的相似性计数两种算法：Cosine similarity和Pearson correlation 我撷取算法的名称从应用程序，然后执行算法，以显示相似的

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MATLAB：2个矢量中所有指数的快速相关计算

我有2个矢量A和B，每个长度为10,000。对于ind=1:10000中的每一个，我想要计算A(1:ind)和B(1:ind)的Pearson相关性。当我在for循环中执行此操作时，需要太多时间。在我的机器中，parfor不能与超过2名工人一起工作。有没有办法快速执行此操作并将结果保存在向量C中（显然其长度为10,000，第一个元素为NaN）？我发现Fast rolling correlation

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比较R中的许多相关性

随着时间的推移，我有数百个种群（不同物种，地点等）的相关性。我如何统计分析所有这些相关性（各自的组）？我有p值，配置文件，相关系数为每600 +相关，但我怎么能比较这些组内（物种，位置等）。我试图在数据相关人口数（百分比）和年份，物种和位置（变成虚拟变量）上进行大的部分相关性作为控制因素，当家庭内部以及与位置相关时（作为虚拟变量）作为一个控制变量时关联物种内，但我不知道这是否正确。下面是一些

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一到以矩阵许多相关计算中的R

试图在一个矩阵来计算特定基因（这里其基因1）与所有其它（35999个候选）的相关性 samp1 samp2 samp3 samp4 Gene 1 3.7891 2.4487 1.1939 0.6013 Gene 2 1.4484 3.2316 2.841 1.9545 Gene 3 0.4505 2.6062 2.0729 0.6403 . . Gene 36000 1.8828

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性能还是天气回归分析

我对统计数据很感兴趣，并深入了解最佳方式以及如何根据天气数据分析性能数据。我的假设是性能数据受天气数据影响，我想证明这一点。我试图在散点图上绘制日常性能数据& meantemp数据做回归分析，看起来很奇怪。我认为这是由于天气数据的负面价值。下面是所有可用给我的天气信息：雾，雨，雪，冰雹，雷电，龙卷风，meantempm，meantempi，meandewptm，meandewpti，mea

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如何抵消熊猫皮尔逊与日期时间索引的相关性

我正在尝试获取前一周的输入的相关值到下一周的输出。为了这个例子我已经设置了它，每周的输入是下一周的输出，df.corr()应该给出1.000000的结果。我原来的数据是这样的：在这里上传 Date Input Output 1/1/2010 73 73 1/7/2010 2 73 1/13/2010 3 2 1/19/2010 4 3 全样本数据： https

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计算配对距离矩阵：是一种可用于Python的可扩展的大数据准备方法吗？

我有一个CSV文件，其中包含项目的特征值：每行都是一个三元组（id_item，id_feature，value），表示特定项目的特定功能的值。数据非常稀少。我需要计算两个项目的距离矩阵，一个使用Pearson相关度量，另一个使用Jaccard索引。目前，我实现了一个内存解决方案，我做这样的事情： import numpy as np from numpy import genfromtxt

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熊猫与统计显着性回归的相关性：（nan，1.0）

我想检查熊猫数据框中多个列之间相关性和相关性的显着性。用下面的数据帧，我已经构建了以下相关表： ARI Flesch Kincaid time VIX_close FEDFUNDS -2.090000 NaN -3.400000 2016-02-04 20.239333 0.345333 16.060272 38.489788 14.355616 2016-02-04 20.239

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python scipy spearman相关

我想从数据框（df）获取列名并将它们关联到由spearmanr相关函数生成的结果数组。我需要将列名（a-j）与相关值（spearman）和p值（spearman_pvalue）关联起来。有没有一种直观的方式来执行此任务？ from scipy.stats import pearsonr,spearmanr import numpy as np import pandas as pd df=