# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jan 8 19:36:48 2018 @author: markli
""" import numpy as np;
import math; '''
计算矩阵A的相关系数矩阵
'''
def Correlation(A):
#得到A的形状 m 是行数 n 是列数
m,n = A.shape;
#存放每一列的均值
means = [];
#存放每一列的方差
var = [];
for i in range(n):
me = np.mean(A[:,i]);
means.append(me);
temp = A[:,i] - me;
#计算方差,除以m-1 与np.corrcoef有误差,除以m则基本没有误差
v = np.sum([p**2 for p in temp]) / m ;
var.append(v); #存放相关系数
r = np.ones((n,n));
#离差矩阵
deviation = A - np.atleast_2d(means); for i in range(n):
for j in range(n):
cov = np.dot(np.atleast_2d(deviation[:,i]),np.atleast_2d(deviation[:,j]).T)/ (m);
va = math.sqrt(var[i] * var[j]);
r[i,j] = cov / va;
if(i==j):
r[i,j]=1; return r;
#coeffs = np.ployfit(X,Y,degree) #得到一组回归方程的系数 X为一维,Y一般为一维,最多二维 degree指定自变量的次数
#np.ploy1d(coeffs) 产生一个多项式 多项式次数由高到低
A = np.random.random((10,3));
r1 = Correlation(A);
r2 = np.corrcoef(A,rowvar=False);
print(r1);
print('numpy 计算值:');
print(r2);

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