本文介绍了Python中进行相关分析的三种技巧：Pearson相关系数、Spearman等级相关系数和Kendall等级相关系数，提供了计算示例代码，帮助理解数据模式和趋势。
Python是一种功能强大的编程语言，广泛用于数据分析和科学计算。本文将介绍一些在Python中常用的相关分析技巧，并提供相应的示例代码。相关分析用于衡量两个变量之间的关联程度，帮助我们理解数据中的模式和趋势。
- Pearson相关系数
Pearson相关系数是一种常用的衡量两个连续变量之间线性关联程度的方法。它的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关关系。
下面是一个计算Pearson相关系数的示例代码：
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
# 生成两个样本数据
x = np.array([
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