python进行相关性分析,python典型相关分析

　　我们可以使用numpy和matplotlib库来显示是否存在相关性。在

　　下面的内容是用Jupyter笔记本写的，但是用Python标注了“remove”的“import numpy as np”这一行要删掉。

　　#x值

　　x=[1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12]

　　# y值

　　y=[12.1836586156116，11.7396868666，11.902829029，15188，159，10.86690009，4302，8.877777765

　　print( np.corrcoef(x，y))

　　输出：

　　[[1。-0.22316588]

　　[-0.22316588 1。]]

　　显示出小的负相关。在

　　然后我们可以绘制x，y值：

　　^{pr2}$

　　这给了我们以下线索：月消费和月消费没有直接的关联。在

　　看来这可能是一种循环消费。假设1-12月是几个月，那么消费从年中到年末上升，然后下降到年中，然后再上升。如果是这样，她会把过去几年的数据加起来。在

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