学过php的朋友应该知道，在其他语言里面的数组啊，列表啊，字典啊，在php里通通用一个数组就搞定了。但是既然学python了，就要注意区分，不要被其他语言的习惯影响了。下面我以PHP开发人员的角度，来谈谈我对python里数组的看法。首先，我们知道，php的数组分为“索引数组”和“关联数组”。“索引数组”对应的就是python的列表（list），“关联数组”对应的就是python的字典（dict）
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2023-06-22 22:26:12
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因子分析和PCA定义因子分析就是数据降维工具。从一组相关变量中删除冗余或重复，把相关的变量放在一个因子中，实在不相关的因子有可能被删掉。用一组较小的“派生”变量表示相关变量，这个派生就是新的因子。形成彼此相对独立的因素，就是说新的因子彼此之间正交。应用筛选变量。步骤3.1计算所有变量的相关矩阵3.2要素提取，仅在此处需要使用PCA3.3要素轮换3.4就基本因素的数量作出最后决定3.1计算所有变量的
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2023-11-23 13:34:14
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相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析，反应的线性相关程度的量，比如：流量和收入，收入和顾客、订单等的关系，就具有相关性。相关性分为：正向相关、负相关、不相关（不存在线性关系、可能存在其他关系）、强相关、弱相关为什么要对相关系数进
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2024-01-02 11:05:27
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从网上记录的一篇如何用python实现相关性分析的文章 ，先摘录，我再一一实现。概述在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。关键词 python 方差
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2023-12-28 06:52:00
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参考 文章目录数据样本和分析结果代码的讲解附代码和运行结果 数据样本和分析结果本学渣补充数学知识点： 1 Pearson Correlation(皮尔逊相关系数)，这里我自己先创建一个表格，重点关注A和B，因为我输入的时候是线性相关的， CDE 三个栏完全随机，F 和 G 有一定相关性，但是不如A和B那么明显， H，I，J 也是乱输入的完全随机。给出两个代码结果，分别是 给出显著性和不给出显著性的
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2023-08-04 11:31:19
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数据分析是很多建模挖掘类任务的基础，也是非常重要的一项工作，在我之前的系列博文里面已经详细介绍过很多数据分析相关的内容和实践工作了，与之对应的最为常见的分析手段就是热力图可视化分析了，这里我简单给出来自己之前的几篇相关的文章，感兴趣的话可以前去查阅。  
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2023-11-02 08:55:32
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近期，有小伙伴问我关于怎么使用python进行散点图的绘制，这个东西很简单，但是怎么讲相关性的值标注在图形上略显麻烦，因此，在这里记录一下，将整个流程展示一下。 需要用到的库在本篇博客中，主要用到的库是pandas、numpy、matplotlib、seaborn等，想要使用seaborn库必须要引入matplotlib库，seaborn是作为它的挂库。#1 load pakeage
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2023-06-16 06:01:51
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摘要：NumPy中包含大量的函数，这些函数的设计初衷是能更方便地使用，掌握解这些函数，可以提升自己的工作效率。这些函数包括数组元素的选取和多项式运算等。下面通过实例进行详细了解。 前述通过对某公司股票的收盘价的分析，了解了某些Numpy的一些函数。通常实际中，某公司的股价被另外一家公司的股价紧紧跟随，它们可能是同领域的竞争对手，也可能是同一公司
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2024-01-30 07:18:04
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python 利用Scipy计算person 和spearman相关系数觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~学习以下两位大佬的讲解(Pearson)皮尔逊相关系数和spearman相关系数（附python实现）相关性系数及其python实现皮尔逊相关系数下面是皮尔逊相关系数的计算公式，只需要将（X和Y的协方差）/（X的标准差*Y的标准差）spearman相关系数简单的相关系数的分类那么对于这两个系
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2023-06-21 15:59:24
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好久没发博客了，今天来发一篇分析股价相关度的。╮(╯▽╰)╭为什么要分析股价相关度呢，我们来引入一个概念——配对交易 所谓的配对交易，是基于统计套利的配对交易策略是一种市场中性策略，具体的说，是指从市场上找出历史股价走势相近的股票进行配对，当配对的股票价格差偏离历史均值时，则做空股价较高的股票同时买进股价较低的股票，等待他们回归到长期均衡关系，由此赚取两股票价格收敛的报酬。 接
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2023-09-08 15:16:18
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10. 回归——预测要点：（1）算法：为了完成某个计算而执行的任何过程。（2）散点图：见第4章，用于显示观察结果的成对关系。（3）平均值图：一种散点图，显示了与X轴上的每个区间相对应的Y轴数值。（4）回归线：最准确地贯穿平均值图中各个点的直线，可以用等式来表达，用来预测某个范围内的X变量对应的Y变量。斜率b的计算如下（其中r是相关系数，σ是标准偏差）:（5）相关性：两种变量之间的线性关系
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2024-05-28 11:36:15
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Matplotlib 绘制相关性分析结果（一） Matplotlib 绘制柱状图 （二） Matplotlib 绘制箱线图 （三）Matplotlib 绘制相关性分析结果 Matplotlib 绘制相关性分析结果Matplotlib 绘制相关性分析结果一、 几种相关系数1. 三种相关系数2. concordance correlation coefficient(一致性相关系数)二、 相关系数的p
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2023-11-28 06:39:35
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本文介绍皮尔逊相关性的五个假设前提，并对每个假设前提进行详细说明。皮尔逊相关系数(也称为"积矩相关系数")是衡量两个变量之间的线性关联。它的取值范围在[-1,1]之间：-1 表示完全负相关0 表示完全不相关1 表示完全正相关但我们在计算皮尔逊相关性时，要了解它要符合5个假设：变量类型：两个变量要属于区间或比例变量线性关系：两个变量之间存在一定线性关系正太分布：两个变量应该大致符合正太分布数据配对：
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2023-09-20 09:06:48
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概述在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。关键词 python 方差 协方差 相关系数 离散度 pandas numpy实验数据准备接下来，我们将使用
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2023-10-18 17:33:30
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基于皮尔森相关性的相似度 —— Pearson correlation-based similarity 皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度，它的取值在[-1, 1]之间。当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1；当一个变量增大，另一个变量也增大时，表明它们之间是正相关的，相关系数大于0；如果一个变量增大，另一个变量却减小，表明它们之间是负相关的，相关系数小于0；如果相关系数等
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2024-06-25 12:46:31
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现在假设有一份问卷报告，里面调查了用户对于某一商品质量的满意程度、售后的满意程度、回购的意愿这三项，那么要你去分析出这三项数据的相关性。这三者相或不相关是一个定性问题，那我们如何用数学的数据分析的方法来解决呢。在IBM SPSS Statistics中我们可以使用皮尔逊检测法来做相关性分析。皮尔逊相关性分析要求变量类型为连续数值型变量，在问卷研究中，数据一般被视为连续数值型变量。因此，皮尔逊相关性
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2023-07-24 17:22:54
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好久没发博客了，今天来发一篇分析股价相关度的。╮ ( ╯ ▽ ╰ ) ╭为什么要分析股价相关度呢，我们来引入一个概念——配对交易所谓的配对交易，是基于统计套利的配对交易策略是一种市场中性策略，具体的说，是指从市场上找出历史股价走势相近的股票进行配对，当配对的股票价格差偏离历史均值时，则做空股价较高的股票同时买进股价较低的股票，等待他们回归到长期均衡关系，由此赚取两股票价格收敛的报酬。接下来开始我们
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2023-09-25 18:45:27
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相关性分析的概念相关性是一个统计学名词，相关的定义为随机变量之间相互联系的密切程度和方向。在医学研究中，探讨某疾病的发生与哪些因素有关、疾病与疾病之间的关系等，都需要用到相关性分析，它常用于判断两个数值变量之间有无线性关系、相关性的方向和相关性的强弱。在相关分析中，所有变量都是随机变量，它们之间不存在被解释变量和解释变量之间的关系。相关性分析有简单和多元相关，线性相关和非线性相关，正相关和负相关的
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2023-12-27 11:23:58
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（参考：向量的相似性度量）一、问题 求下面两个向量的相似性：a = (x11, x12, x13, ..., x1n)b = (x21, x22, x23, ..., x2n)二、方法1. 欧氏距离（Eculidean Distance）
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2023-08-20 10:19:27
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相关性分析主要用来描述变量之间的线性相关程度。在二元变量的相关性分析过程中，常用的有Pearson相关系数，Spearman秩相关系数以及判定系数。Pearson积矩相关系数Pearson 相关评估两个连续变量之间的线性关系。当一个变量中的变化与另一个变量中的成比例变化相关时，这两个变量具有线性关系。参考资料适用条件：两个变量均应由测量得到的连续变量两个变量所来自的总体都应该是正态分布，或接近正态
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2023-10-26 06:39:15
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