python相关性分析_Python：相关性分析

一、相关关系：相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。然而在回归分析中，所关心的是一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中 ，所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。例如，以X、Y分别记小学生的数学与语文成绩，感兴趣的是二者的关系如何，而不在于由X去预测Y。

确定相关关系的存在，相关关系呈现的形态和方向，相关关系的密切程度。其主要方法是绘制相关图表和计算相关系数。

二、代码案例

创建一个具有相关关系的数据集：

from collections import OrderedDict

import pandas as pd

#数据集

examDict = {

'学习时间':[0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,1.75,2.00,2.25,

2.50,2.75,3.00,3.25,3.50,4.00,4.25,4.50,4.75,5.00,5.50],

'分数':[10,22,13,43,20,22,33,50,62,48,55,75,62,73,81,76,64,82,90,93]

}

examOrderDict = OrderedDict(examDict)

examDf = pd.DataFrame(examOrderDict)

#查看前五行

examDf.head()

画出散点图，直观分析学习时间与分数之间的相关性

exam_X = examDf.loc[:,'学习时间']

exam_Y = examDf.loc[:,'分数']

# 绘制散点图</