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Python三种方法计算皮尔逊相关系数

张伟江2019-12-19 16:47Python197人已围观

1、皮尔逊相关系数

在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称 PPMCC或PCCs)。用于衡量两个变量X和Y之间的线性相关相关关系,值域在-1与1之间。


2、根据公式手写

import numpy as np

import pandas as pd

from math import * def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def cal_pccs(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i in x]) sumofy2 = sum([pow(j,2) for j in y]) num=sumofxy-(float(sum1)*float(sum2)/n) #计算皮尔逊相关系数 den=sqrt((sumofx2-float(sum1**2)/n)*(sumofy2-float(sum2**2)/n)) return num/den pct_chg = pd.Series({'000001.SZ':-1.7391, '000002.SZ':0.6250,'000004.SZ':1.1378,'002600.SZ':0.0000,'000010.SZ':-1.0013}) vol = pd.Series({'000001.SZ':249326.31,'000002.SZ':338224.97,'000004.SZ':211876.00,'000010.SZ':222782.00,'002600.SZ':342096.76}) print(cal_pccs(pct_chg, vol))

3、talib的函数


import talib as ta

import pandas as pd

pct_chg = pd.Series({'000001.SZ':-1.7391, '000002.SZ':0.6250,'000004.SZ':1.1378,'002600.SZ':0.0000,'000010.SZ':-1.0013}) vol = pd.Series({'000001.SZ':249326.31,'000002.SZ':338224.97,'000004.SZ':211876.00,'000010.SZ':222782.00,'002600.SZ':342096.76}) print(ta.CORREL(pct_chg,vol,5)[-1])

4、numpy的函数

import numpy as np
import pandas as pd
pct_chg = pd.Series({'000001.SZ':-1.7391, '000002.SZ':0.6250,'000004.SZ':1.1378,'002600.SZ':0.0000,'000010.SZ':-1.0013})
vol = pd.Series({'000001.SZ':249326.31,'000002.SZ':338224.97,'000004.SZ':211876.00,'000010.SZ':222782.00,'002600.SZ':342096.76})
pccs = np.corrcoef(pct_chg, vol)
print(pccs[0][1])

5、scipy的函数

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr
pct_chg = pd.Series({'000001.SZ':-1.7391, '000002.SZ':0.6250,'000004.SZ':1.1378,'002600.SZ':0.0000,'000010.SZ':-1.0013})
vol = pd.Series({'000001.SZ':249326.31,'000002.SZ':338224.97,'000004.SZ':211876.00,'000010.SZ':222782.00,'002600.SZ':342096.76})
pccs = pearsonr(pct_chg, vol)
print(pccs[0])

- END -

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