Python-实现numpy.corrcoef

Question

我有两个向量，想要找到它们之间的相关性。
方法＃1：我可以基于here使用Python numpy.corrcoef(a, b)。
我想知道如何实现它。
方法2：我尝试使用here所述的点函数来实现它。但是，值不相同。

示例：
a = [1,4,6]
b = [1,2,3]

方法1：
np.corrcoef(a, b)[0][1]
结果是：0.99339927

方法2：
np.dot(a, b) / math.sqrt(np.dot(a, a) * np.dot(b, b))
其结果是：0.9912011825893757

Answer 1

const string = 'add "first item" and subtract "third course", disregard "the final power".'; const quotes = string.match(/\"(.*?)\"/g).map(e => e.split("\"")[1]); console.log(quotes);根据the manual返回Pearson相关系数。

因此，我们应该首先减去样本均值来归一化每个向量：

numpy.corrcoef

产生a = np.array([1,4,6]) b = np.array([1,2,3]) a = a - np.mean(a) b = b - np.mean(b) np.dot(a, b) / math.sqrt(np.dot(a, a) * np.dot(b, b)) 。