python 计算两个列表的相关系数的实现

要计算两个列表的相关系数，需要用到Python的NumPy库，以下是计算相关系数的步骤：

1. 导入NumPy库

首先需要在代码中导入NumPy库，用于进行数学运算和数组操作。

import numpy as np

2. 准备数据

接下来需要准备要进行计算的两个列表，例如：

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [2, 4, 6, 8, 10]

3. 将列表转为NumPy数组

使用NumPy库将上述两个列表转为NumPy数组，方便进行数学计算。

array1 = np.array(list1)
array2 = np.array(list2)

4. 计算相关系数

调用NumPy库的 corrcoef() 方法，将转换后的数组作为参数，计算两个列表的相关系数，示例如下：

corr_matrix = np.corrcoef(array1, array2)
corr_coeff = corr_matrix[0,1]

print("相关系数为: ", corr_coeff)

输出结果为：

相关系数为:  1.0

上述示例中，corr_matrix 计算出了两个数组的相关系数矩阵，corr_coeff 只取了矩阵中的一个相关系数值，即将第一个数组与第二个数组的相关系数。

下面再给出一个用 pandas 和 Matplotlib 绘制出相关系数矩阵热力图的例子。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'list1': array1, 'list2': array2})
corr_matrix = df.corr()

plt.imshow(corr_matrix, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
tick_marks = [i for i in range(len(df.columns))]
plt.xticks(tick_marks, df.columns, rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, df.columns)
plt.show()

上述代码通过 pd.DataFrame() 方法将数组转化为数据框 DataFrame，然后使用 df.corr() 计算相关系数矩阵，最后使用 plt.imshow() 来实现热力图的绘制。

两个数组的相关系数既可以使用NumPy库也可以使用 Pandas 库进行计算，具体方法略有不同，但核心思路相同，都是通过矩阵运算计算相关系数。