Calcule los coeficientes de correlación producto-momento de Pearson de dos arrays NumPy dadas

En NumPy, podemos calcular los coeficientes de correlación producto-momento de Pearson de dos arrays dadas con la ayuda de la función numpy.corrcoef() .

En esta función, pasaremos arreglos como parámetro y devolverá los coeficientes de correlación producto-momento de Pearson de dos arreglos dados.

Sintaxis: numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=, ddof=)
Retorno: Coeficientes de correlación producto-momento de Pearson

Veamos un ejemplo:

Ejemplo 1:

Python

# import library
import numpy as np
  
# create numpy 1d-array
array1 = np.array([0, 1, 2])
array2 = np.array([3, 4, 5])
  
# pearson product-moment correlation
# coefficients of the arrays
rslt = np.corrcoef(array1, array2)
  
print(rslt)

Producción

[[1. 1.]
 [1. 1.]]

Ejemplo 2:

Python

# import numpy library
import numpy as np
  
# create a numpy 1d-array
array1 = np.array([ 2, 4, 8])
array2 = np.array([ 3, 2,1])
  
  
# pearson product-moment correlation
# coefficients of the arrays
rslt2 = np.corrcoef(array1, array2)
  
print(rslt2)

Producción

[[ 1.         -0.98198051]
 [-0.98198051  1.        ]]

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por avengerjanus123 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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