R：在值>上过滤相关矩阵。和<
我正在R中编程，并且具有巨大的相关矩阵。我想过滤此矩阵，以使我只有包含值> 0.7或
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correlation相关内容
在多对列上提取和格式化cor.test的结果
我正在尝试生成相关矩阵的表输出。具体来说，我使用一个for循环来识别第4:40列到第1列中所有数据之间的相关性。虽然表的结果不错，但它不识别正在比较的内容什么。在检查 cor.test 的属性时，我发现data.name被指定为 x [1] 和 y [1] 不足以追溯到哪个列与哪个列进行比较。这是我的代码： input
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在Python中如何做多列之间的相关性超过2个变量？
我有一个这样的Pandas Dataframe： id cat1 cat2 cat3 num1 num2 1 0 WN 29 2003 98 2 1 TX 12 755 76 3 0 WY 11 845 32 4 1 IL 19935 46 我想找出 cat1 与列 cat3 ， num1 之间的相关性code>和 num2 或 cat1 和 num1 和
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时间序列-相关性和滞后时间
我正在研究一组输入变量和一个响应变量价格之间的相关性。这些都是按时间顺序排列的。 1）是否有必要在输入变量为周期性（自回归）的情况下平滑曲线？如果是这样，怎么办？ 2）建立关联后，我想准确地量化输入变量如何影响响应变量。 例如：“一旦X增加> 10％，然后6个月后y就会增加2％”。 我应该考虑使用哪个python库来实现这一目的-特别是弄清楚两个相关事件之间的滞后时间？
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使用pyspark + databricks时如何绘制相关热图
我正在研究数据砖中的pyspark。我想生成一个相关热图。假设这是我的数据： myGraph = spark.createDataFrame（[（1.3,2.1,3.0）， （2.5,4.6,3.1）， （6.5、7.2、10.0）， ['col1'，'col2'，'col3']） 这是我的代码： import pyspark来自pyspark.sql的 i
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在igraph中删除网络中的弱相关性（顶点和边）
我需要根据相关矩阵绘制网络。 我的一小部分数据： Taxon CD1 CD2 放线菌科； g__放线菌0.072998825 0.031399459 结肠杆菌科; g__拟南芥0.040946468 0.002703265 棒杆菌科; g__棒状杆菌0.002517201 0.006446247 微球菌科; g__Rothia 0.001174694 0.002703265 卟
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当我在Pandas中使用df.corr时，某些列会丢失
这是我的代码： 将numpy导入为np 进口熊猫为pd 进口seaborn为sns 进口matplotlib.pyplot为plt data = pd.read_csv（'death_regression2.csv'） data3 =数据.replace（r'\s +'，np.nan，regex = True） plt.figure（figsize =（90,90）
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使用igraph绘制网络
我想根据相关矩阵创建一个网络并将其绘制出来。我正在尝试为此使用igraph。这是我的数据的子集。 mydata 分类群CD1 CD2 放线菌科; g__放线菌0.072998825 0.031399459 肠杆菌科; g__拟南芥0.040946468 0.002703265 棒杆菌科; g__棒杆菌0.002517201 0.006446Rb; 0.001174694 0.00
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矩阵的Python Scipy Spearman相关性与两数组相关性也不匹配pandas.Data.Frame.corr（）
我正在计算矩阵的Spearman相关性。当使用 scipy.stats.spearmanr 时，我发现矩阵输入和两数组输入给出了不同的结果。结果也与 pandas.Data.Frame.corr 不同。 from scipy.stats import spearmanr＃scipy 1.0.1 import pandas as pd＃0.22.0 将numpy导入为np #Dat
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如何隐藏Corrplot的选定相关性？
我是编码和R语言的新手。我试图使用 corrplot 可视化相关矩阵，但不想显示所有相关值。我希望隐藏/取消选定的一部分相关的列和行的相关值，因此仅显示一个反转的“ L”值。 例如，请参见编辑后的图像示例 corrplot 此处： 解决方案 将要在图中空白的条目设置为 NA 在相关矩阵（或其副本）中，然后在参数列表中设置参数 na.label =“” 调用Corrplot。
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Scipy：距离相关性高于1
我正在尝试在各列之间找到距离相关，请看下面的代码。大多数情况下，它返回的结果高于1，这是不可能的，因为距离相关性介于0和1之间。您可以阅读有关scipy的距离相关性此处。 从scipy.spatial导入numpy作为np 导入距离 x = np.random.uniform（-1，1，10000） 打印距离.correlation（x ，x ** 2） 1.
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gnuplot的相关系数
我想使用拟合函数绘制数据：函数f（x）= a + b * x ** 2 。绘制后，我得到以下结果： 拟合参数的相关矩阵： mn m 1.000 n -0.935 1.000 我的问题是：如何在gnuplot上找到相关系数？ 解决方案 如果您正在寻找一种计算本页定义的相关系数，您如本 Google网上论坛线程。 还有许多其他用于计算相关系数的工具，例
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rcorr（）函数用于相关
我正在使用R中的 rcorr（）函数在两个不同的矩阵之间建立关联： res
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R中的空间自相关分析（Global Moran's I）
我有一个点列表，我想使用Moran的I并通过将感兴趣区域除以4 x 4个四边形来检查自相关。 现在我找到的每个示例在Google上（例如 http://www.ats.ucla.edu/stat /r/faq/morans_i.htm ）使用某种测量值作为Moran I函数的第一个输入，无论使用哪个库（我查看了ape和spdep包）。 但是，我所拥有的只是要检查其相关性的点。 问
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轻松输入R中的相关矩阵
我正在运行一个R脚本，该脚本当前正在使用3个相关变量。我想加一个4，想知道是否有一种简单的方法来输入矩阵数据，尤其是对于相关矩阵-一种类似于Matlab的技术，可以在R中输入相关矩阵3x3或4x4，而无需线性输入 在Matlab中，您可以使用分号作为行尾定界符，因此很容易跟踪互相关的位置 在R中，我首先创建 corr
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我如何计算两个矩阵的对应列之间的相关性，而没有获得其他相关性作为输出
我有这些数据 > a abc 1 1 -1 4 2 2 -2 6 3 3 -3 9 4 4 -4 12 5 5 -5 6 > b def 1 6 -5 7 2 7 -4 4 3 8 -3 3 4 9 -2 3 5 10 -1 9 > cor（a，b） def a 1.0000000 1.0000000 0.1767767 b -1.
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定义一个计算相关矩阵的协方差矩阵的函数
我在变换矩阵以及行和列的名称时遇到一些问题。 我的问题如下： 作为输入矩阵，我有一个（对称）相关矩阵，就像这样： 相关矢量由下三角矩阵的值给出： 方差-协方差矩阵： 方差可以用 -> N是样本大小（在此示例中N = 66） 协方差可以近似为 例如，r_02和r_13之间的协方差由 $给出b $ b 现在，我想在R中定义一个函数，该函数将相关矩
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如何计算Pandas中列的成对相关的p值？
Pandas具有非常方便的功能，可以使用 pd.corr（）。 这意味着可以比较任何长度的列之间的相关性。例如： df = pd.DataFrame（np.random.randint（0,100，size =（100，10））） 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 9 17 55 32 7 97 61 47 48 46 1 8 83 87 56 17 96 81
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绘制等价的相关矩阵矩阵（分类数据）？和混合类型？
实际上有两个问题，一个比另一个更高级。 Q1：我正在寻找一种与 corrplot（） 我最初尝试使用 chisq.test（）然后计算 p值和 Cramer的V 作为相关性，但是没有太多的列需要弄清楚。 所以有人能告诉我是否有一种快速的方法来创建“ Corrplot”，即每个单元格包含 Cramer's V 的值，而颜色由 p-value呈现。或任何其他类似的情节。 关于 Cr
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Python模块中的类内关联？
我希望在Python中计算类内相关（ICC）。我找不到具有此功能的现有模块。是否有其他名称，还是我自己做？我知道这个问题是一年问到的Cross上的前验证，但没有任何回复。我希望比较两个评估者之间的连续得分。 解决方案 您可以在 ICC 或 Brain_Data.icc
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