如何检查python中连续变量和分类变量之间的相关性?
我有一个包含分类变量(二进制)和连续变量的数据集.我正在尝试应用线性回归模型来预测连续变量.有人可以让我知道如何检查分类变量和连续目标变量之间的相关性. 当前代码: import pandas as pd df_hosp = pd.read_csv('C:\Users\LAPPY-2\Desktop\LengthOfStay.csv') data = df_hosp[['length
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如何在图形中放置colorlegend(corrplot)
我正在使用corrplot创建关联热图，但是我不喜欢默认图例-它太大.因此，在创建绘图后，我试图使用colorlegend()添加图例(并使用cl.pos="n"禁用默认图例). 唯一的问题是我不知道如何更改图例的位置-它的结尾位于左下角.理想情况下，我可以将其放在右上角，但是我浏览了colorlegend的选项并进行了绘制，因此无法弄清楚. 例如: # load librari
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使用特殊字符时，JMS编码的消息选择器不匹配
我有2个使用请求-回复模式的应用程序(客户端和服务器). 客户端向服务器发送请求，消息ID设置为如下所示:ID=Hostname-52991-1357677886768-3:1:2:1:1. 现在，客户端必须收听相关ID设置为相同值的消息.由于该值包含特殊字符(:)，因此我必须使用UTF-8对值进行编码. 设置JMS选择器，它是一个SQL 92谓词，用于过滤代理中的消息.您可能需
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Java处理链中的排队作业
我目前正在用Java设计一个关联引擎，该引擎将从pdf文件中提取数据，并从关系数据库中关联(在必要时发出警报)其结构化数据. 根据pdf文件的处理，系统包括: 正在从pdf执行自定义提取的组件. 将有时无序的不整洁数据解析为所需数据结构的组件 将标准化值以进行比较的标准化组件 与数据库连接的组件(提取的数据将与其余数据一起插入) 这些组件应可在其他处理链中重用，
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如何使MQ Server回复消息与正确的请求匹配
我正在连接到IBM Websphere MQ.我希望能够将回复消息与正确的请求消息匹配.我已经浏览了数百页才能得到它，但是没有运气. 我有一个类-MQHandler-该类将消息发送到一个已定义的队列，并从另一个队列读取请求.效果很好，但是，如果多个用户同时使用该应用程序，则会混淆消息. 我似乎无法在接收器上得到一种方法来指示要匹配的CorrelationID. 像... cons
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Jmeter中的Cas票证发行
我有一个Web应用程序，该应用程序使用CAS Ticket进行用户身份验证，每次登录都不同.我将脚本记录在JMeter中.我还通过填充正则表达式提取器来关联页面，如下所示: 已录制的脚本的网址为:https://foo.com/j_spring_cas_security_check?ticket=ST-3101-QDTyjbbHoOHvgPMdRBIg-cas. 应用所有上述内容后，我
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Jmeter:Excel上载，在下一个请求中传递的硬编码参数
我已经记录了一个Jmeter脚本，其中上载了具有4条记录的excel，并且在下一个请求中，将excel中的4个值作为不同的参数传递. 但是当我更改excel/no时.的值更改为100.请求如何采用excel的新值. 由于将有100多个记录，并且记录数未知，因此无法进行参数化和关联. 请帮助. 解决方案 如果您有Excel(test.xlsx名称下的="nofollow nore
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使用JTransforms库计算FFT的自相关
我正在尝试使用下面的代码计算时间序列中的示例窗口的自相关。我正在将FFT应用于该窗口，然后计算实部和虚部的大小并将虚部设置为零，最后对其进行逆变换以获得自相关： DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D（magCnt）; fft.realForward（magFFT）; magFFT [0] =（magFFT [0] * magFFT [0]）;
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如何迭代参数进行分析
有没有更好的方法来迭代给定数据集的一组参数？ 显然，我试图得到一个相关系数表：列是“CI，CVP，平均PAP，平均SAP”，行是“ALAT，ASAT，GGT，Bili，LDH，FBG”。对于每个组合，我想得到相关系数和显着性水平（p = ...）。 下面你看到“困难的方式”。但是有更优雅的方式，可能有可打印的桌子吗？ attach（肝脏） cor.test（ CI，ALAT，meth
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两幅图像之间的相关性
我试图找到两个图像f1和f2之间的以下相关性，其中图像的大小是PXP。 我为此编写了一个for循环程序相同，但我认为内置函数会更快。 matlab中的哪个函数可以帮我计算这个？ 此外，如果两个图像的大小都是MXN，有人可以告诉我这个公式将如何改变，或者该功能是否能够处理它。 编辑： 是否有比 xcorr2 更快的功能，可以帮助我看到它也需要很多时候我只需要具有相关值的
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如何找到图像的相关性？
图片 A 固定尺寸256 * 256 * 3（RGB）。一个图像中两个相邻像素值 x，y 之间的协方差的数学公式通常被称为： cov（x，y）= 1 / n从i = 1到n的总和[E（x_i-E（x））（y_i-E（y））] r_xy = cov（x，y）/（sqrt（D（x）* D（y））） D（x）= 1 / n从i = 1到n的总和square [（x_i -
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与Pandas的Groupby滚动关联
假设我有一个类似于下面的Pandas数据框，我如何通过'ID'列获得2个特定列和组之间的滚动关联（在这个例子中为2天）？我对Pandas rolling_corr（）函数很熟悉，但我无法弄清楚如何将它与groupby（）子句结合在一起。 我有什么： ID日期Val1 Val2 A 1-Jan 45 22 A 2-Jan 15 66 A 3- 1月55 13 B 1
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熊猫关联小组
假设我有一个类似于下面的数据框，我将如何获得2个特定列之间的关联，然后按'ID'列进行分组？我相信熊猫的'corr'方法找到所有列之间的相关性。如果可能的话，我还想知道如何使用.agg函数（即np.correlate）找到'groupby'相关性。 我有什么： p> ID Val1 Val2其他数据其他数据 A 5 4 xx A 4 5 xx A 6 6 xx B 4
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在Matlab中创建相关图
我试图模仿这张图： 如果我有一个相关矩阵，我该如何创建一个这样的输出？ 解决方案 一个 nxn 相关矩阵 M 和一个向量 L 长度 n 包含每个垃圾箱的标签，您可以使用类似以下的内容： 于imagesc（M）; ％绘制矩阵 set（gca，'XTick'，1：n）; ％b中心x轴刻度 set（gca，'YTick'，1：n）; ％b中心y轴刻度 set（gca，'XTic
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如何忽略cor.test：“没有足够的有限观察值”并继续使用tidyverse和ggplot2（ggpmisc）
我有以下工作玩具的例子： trunctiris％ group_by（种类）％>％ nest（）％>％ mutate（model = map（data，〜lm（Sepal。 ））， cor = map（data，〜tidy（cor.test（.x $ Sepal.Length，.x $ Sepal.Wi
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使用ggplot2添加到矩阵相关热图中的显着性水平
我想知道如何为矩阵相关热图增加另一层重要和所需的复杂度，例如，除了R2值（-1至1）之外，显着性水平的方式之后的p值？ > 在这个问题中，并没有将意义等级星或OR值作为文本显示在矩阵的每个正方形上，而是用每个显着性水平的图形显示表示矩阵的平方。我认为只有那些喜欢创新思维的人才能赢得掌声，以解开这种解决方案，以便有最好的方式来表达复杂度的增加部分，以达到我们的“半真相矩阵相关热图”。我搜索了很多，
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使用ggpairs创建这个图
我在Shiny应用程序中有一些代码，可以生成下面的第一张图。正如你所看到的，字体大小随着相关系数的大小而变化。我想用ggpairs（GGally）或ggplot2来产生类似的东西。下面的第二张图片是用以下代码生成的： library（GGally） ggpairs（df， = upper = list（params = c（size = 10））， lower = list（cont
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NA列之间的相关性
我必须编写一个函数来获取数据文件的目录和完整情况的阈值，并计算每个文件中硫酸盐和硝酸盐（两列）之间的相关性，其中完全观察到的情况（所有变量）的数量是大于门槛。该函数应该返回满足阈值要求的监视器的相关向量。如果没有文件满足阈值要求，那么函数应该返回一个长度为0的数字向量。这个函数的原型如下： 我的代码看起来像这样 corr a data x j sulfate 硝酸盐 b 其
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任何用于Erlang事件流（又称CEP）的实时关联/分析框架？
想分析一个事件流，分享某些特征（一个共同的来源），并且在一个给定的时间窗口内，最终将这些多个事件相关联并从中抽出一些推论，最后启动一些动作。 / p> 我对复杂事件处理（CEP）的有限知识告诉我，它是这样的事情的理想选择。然而，在我的研究中，我发现人们与规则引擎和贝叶斯分类器进行比较，有时使用它们的组合。 想知道是否有 - - 要遵循的一些最佳做法（理想情况下由性能数据，性质/事
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使用dplyr :: mutate（）对列的子集上的Row-wise cor（）
set.seed（8） df
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