Scipy：Pearson的相关性总是返回1

Question

我正在使用Python库scipy来计算两个浮点数组的Pearson相关性。即使数组不同，系数的返回值也始终为1.0。例如：

[-0.65499887  2.34644428]
[-1.46049758  3.86537321]

我以这种方式调用例程：

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

r_row的值始终为1.0。我做错了什么？

Answer 1

Pearson's correlation coefficient衡量数据在线性回归中的拟合程度。如果你只提供两个点，那么就会有一条线正好通过两个点，因此你的数据非常适合一条线，因此相关系数恰好是1。

Answer 2

我认为，如果每个数组只有两个元素，那么pearson相关系数总是返回1.0或-1.0，因为你总是可以在这两个点上绘制一条完美的直线。用长度数组来尝试它3它会起作用：

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