# Python中计算Spearman相关系数的方法
## 简介
在统计学中，Spearman相关系数是一种用来衡量两个变量之间的相关性的方法。它使用等级而不是原始数据来计算相关性，因此对于非线性关系也能够有效地衡量。在Python中，我们可以使用`scipy`库来计算Spearman相关系数。
## 流程
下面是计算Spearman相关系数的整个流程：
```mermaid
flowc
原创
2023-09-18 07:19:53
287阅读
# 实现 Spearman 相关性图的完整指南
## 前言
Spearman 相关性是一个统计方法，用于评估两个变量之间的单调关系。与皮尔逊相关系数不同，Spearman 相关性不要求变量之间的关系是线性。使用 Python 可以很方便地计算 Spearman 相关性并进行可视化。在本文中，我们将详细介绍如何实现 Spearman 相关性图，适合初学者学习。
## 流程概述
在我们实现 S
原创
2024-09-16 05:23:47
261阅读
python计算iou以及nmsiouiou即交并比，如下图所示：就是拿两个矩形的交集/并集，我们设交集为inner_area,矩形1面积为area1,矩形1面积为area2,则对应iou为inner_area/(area1+area2-inner_area) ,而两个矩形的面积很好计算，这里关键是计算两个矩形的交集，因为这个交集可能的情况有多种，比如：具体可以参考这篇文章 ，所以我们如果写代码
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2024-09-05 12:44:20
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# 使用Python绘制Spearman秩相关系数及其显著性图
在数据分析的过程中，Spearman秩相关系数是一个重要的统计量，用于评估两个变量之间的单调关系。通过可视化Spearman相关性及其显著性，我们可以直观地理解数据的关系。这篇文章将指导你如何在Python中进行Spearman相关性分析并绘制相应的图表。
## 整体流程
我们可以将这个任务分为几个步骤，以下是一个简单的流程表：
原创
2024-09-15 03:56:14
639阅读
算法实现：这里直接调库from scipy import stats
import numpy as np
val_PLCC = stats.pearsonr(y_pred, y_val)[0]
val_SROCC = stats.spearmanr(y_pred, y_val)[0]
val_RMSE = np.sqrt(((y_pred-y_val) ** 2).mean())
val_KRO
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2023-12-13 22:30:38
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文章目录线性相关皮尔逊相关系数（stats.pearsonr）斯皮尔曼相关系数（stats.spearmanr）线性拟合/回归最小二乘法（optimize.least_squares）R方(sklearn.metrics.r2_score)代码实现区别与联系区别 线性相关线性相关分析是描述两变量间直线相关，常用相关系数来描述。 根据数据的分布特性不同可以分为：皮尔逊相关系数（Pearson co
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2023-08-22 15:52:16
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秩相关系数是一种用于衡量两个变量之间相关性的统计量，经常用于分析有序变量或非线性关系的数据。在python中，可以使用scipy库中的spearmanr函数来计算秩相关系数。
首先，我们需要安装scipy库。在命令行中执行以下命令来安装scipy：
```
pip install scipy
```
安装完成后，我们可以开始编写代码了。假设我们有两个变量x和y，我们想要计算它们之间的秩相关系
原创
2023-09-30 05:04:34
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最近在编写程序的时候使用到了scipy.stats.spearmanr这个库，由于自己之前未曾使用过斯皮尔曼相关系数，对于这个调用函数理解不够深度，特编写文章记录自己的学习过程。 斯皮尔曼相关系数是一个衡量两个变量的依赖性的非参数指标，它并不假设两个数据集是相同分布的，像其他的相关系数一样，这个变量的范围从-1到+1，0暗示着两个参数之间没有相关性。如果数据中没有重复值，并且两个变量完全单调相关时
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2023-09-16 23:12:16
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