對于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的開發(fā)人員而言，獲取不同數(shù)據(jù)集的相關(guān)性是十分必要的。而Python又作為一門高級的編程語言，它提供了許多庫和方法，便于我們計(jì)算兩組數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。下面我們就一起來看一下Python如何求相關(guān)性吧。

# 導(dǎo)入所需的庫
import numpy as np
import pandas as pd
# 定義數(shù)據(jù)
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 3, 2, 6, 7])
# 計(jì)算相關(guān)系數(shù)
r = np.corrcoef(x, y)[0, 1]
# 打印結(jié)果
print("兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)為：", r)

首先，我們需要導(dǎo)入numpy和pandas這兩個(gè)庫。接著，我們定義了兩組數(shù)據(jù)x和y。在上面的代碼中，x代表第一組數(shù)據(jù)，y代表第二組數(shù)據(jù)。

然后我們使用numpy庫提供的corrcoef()函數(shù)來求兩組數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)。這個(gè)方法的工作原理是將數(shù)組中對應(yīng)的位置取出來，形成兩個(gè)一維數(shù)組，然后計(jì)算它們之間的相關(guān)系數(shù)。我們將結(jié)果通過索引取出來，存儲到變量r中。

最后，我們通過print()函數(shù)將結(jié)果輸出到屏幕上。

除了上述例子之外，Python還提供了許多其他的方法和庫來計(jì)算相關(guān)性。例如，我們可以使用Pandas庫的corr()函數(shù)計(jì)算數(shù)據(jù)幀（DataFrame）中每兩個(gè)列之間的相關(guān)系數(shù)。我們可以使用Matplotlib庫的scatter()函數(shù)將兩組數(shù)據(jù)畫出來，直觀地觀察它們之間的關(guān)系。總之，Python為求相關(guān)性提供了非常方便的方法，極大地幫助了我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。