Scipy：Pearson相关系数始终返回1

Question

我正在使用Python库scipy计算两个浮点数数组的Pearson相关系数。即使这些数组不同，系数的返回值总是1.0。例如：

[-0.65499887  2.34644428]
[-1.46049758  3.86537321]

我是这样调用该例程的：

我是这样调用该例程的：

r_row, p_value = scipy.stats.pearsonr(array1, array2)

< p > r_row 的值始终为1.0。我做错了什么？< /p >

- user2291379

Answer 1

皮尔逊相关系数是衡量您的数据是否适合线性回归的一种度量方法。如果您只提供了两个数据点，则存在一条通过这两个点的直线，因此您的数据完全适合一条直线，因此相关系数恰好为1。

- Jaime

Answer 2

我认为如果每个数组只有两个元素，皮尔逊相关系数总是返回1.0或-1.0，因为你总可以通过这两个点画一条完美的直线。如果使用长度为3的数组，它也会起作用：

import scipy
from scipy.stats import pearsonr

x = scipy.array([-0.65499887,  2.34644428, 3.0])
y = scipy.array([-1.46049758,  3.86537321, 21.0])

r_row, p_value = pearsonr(x, y)

结果：

>>> r_row
0.79617014831975552
>>> p_value
0.41371200873701036

- Akavall

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这是错误的，你必须确保数组x和y中所有值的平均值为0。否则，相关性将是错误的。 - DollarAkshay