在 Python 中，如何计算两个数据数组之间的相关性和统计显着性？答案

【问题标题】：In Python, how can I calculate correlation and statistical significance between two arrays of data?在 Python 中，如何计算两个数据数组之间的相关性和统计显着性？
【发布时间】：2012-06-22 17:16:34
【问题描述】：

我有一组数据包含两个同样长的数据数组，或者我可以制作一个包含两项条目的数组，我想计算数据所代表的相关性和统计显着性（可能是紧密相关的，或可能没有统计上显着的相关性）。

我正在使用 Python 编程并安装了 scipy 和 numpy。我查看并找到了Calculating Pearson correlation and significance in Python，但这似乎是希望对数据进行操作，使其落入指定范围内。

我认为，让 scipy 或 numpy 给我两个数组的相关性和统计显着性的正确方法是什么？

【问题讨论】：

你认为scipy.stats.pearsonr为什么要对数据进行操作，使其落入指定范围？
相关系数介于 -1 和 +1 之间。这是输出，不是输入。

标签： python numpy statistics scipy correlation

【解决方案1】：

这两个数组之间可以使用Mahalanobis distance，考虑到它们之间的相关性。

函数在scipy包中：scipy.spatial.distance.mahalanobis

有一个很好的例子here

【讨论】：

【解决方案2】：

scipy.spatial.distance.euclidean()

这给出了 2 个点、2 个 np 数组、2 个列表等之间的欧式距离

import scipy.spatial.distance as spsd
spsd.euclidean(nparray1, nparray2)

你可以在这里找到更多信息http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/spatial.distance.html

【讨论】：

【解决方案3】：

如果要计算皮尔逊相关系数，那么scipy.stats.pearsonr 是要走的路；虽然，意义只对更大的数据集有意义。此功能不需要将要操作的数据落入指定范围。相关性的值落在[-1,1] 区间内，也许这就是混乱？

如果意义不是很重要，可以使用numpy.corrcoef()。

马氏距离确实考虑了两个数组之间的相关性，但它提供了距离度量，而不是相关性。（在数学上，马氏距离不是真正的距离函数；不过，它可以在某些情况下使用，从而获得很大的优势。）

【讨论】：