Python全系列 教程
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ximport numpy as np
"""协方差"""
def covariance(data1, data2):
assert len(data1) == len(data2)
n = len(data1)
assert n > 1
mean_data1 = np.mean(data1)
mean_data2 = np.mean(data2)
return sum((e1 - mean_data1)*(e2 - mean_data2) for e1, e2 in zip(data1, data2))/(n-1)
"""相关系数"""
def cor(data1, data2):
std1 = np.sqrt(np.var(data1))
std2 = np.sqrt(np.var(data2))
return covariance(data1, data2) / (std1*std2)
xxxxxxxxxx
# 测试协方差,相关系数
score = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
happy = [1, 3, 2, 6, 4, 5, 8, 10, 9, 7]
print(covariance(score, happy))
print(cor(score, happy))
1. 关于协方差与相关系数,正确的说法是:
A 协方差刻画了一个数值变量偏离其中心的程度
B 相关系数为0代表两个变量没有任何关系
C 两个变量的相关系数是这两个变量的协方差除以它们的标准差的乘积
D 以上说法均不正确
答案
1=>C