correlation

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Scipy: la correlazione della distanza è superiore a 1

Sto cercando di trovare distance correlation tra le colonne, guarda il codice qui sotto. La maggior parte del tempo ritorna superiore a 1 risultato, il che non è possibile, poiché la correlazione dell

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numpy corrcoef - calcolo della matrice di correlazione ignorando i dati mancanti

Sto provando a calcolare una matrice di correlazione di diversi valori. Questi valori includono alcuni valori "nan". Sto usando numpy.corrcoef. Per l'elemento (i, j) della matrice di correlazione di o

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cross-correlazione numpy - vettorizzazione

Ho un gran numero di cross-correlazioni da calcolare e sto cercando il modo più veloce per farlo. Sto assumendo che la soluzione del problema sia più utile che con i loop Ho un array 3D etichettato co

6calore

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Panda: come eliminare l'auto-correlazione dalla matrice di correlazione

Sto cercando di trovare le correlazioni più alte per le diverse colonne con i panda. So può ottenere matrice di correlazione con df.corr() so di poter ottenere i massimi correlazioni dopo che con df

6calore

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Correlazione panda Groupby

Supponendo che io abbia un dataframe simile al seguente, come potrei ottenere la correlazione tra 2 colonne specifiche e quindi raggruppare per colonna 'ID'? Credo che il metodo 'corr' di Pandas trovi

5calore

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Come posso impostare un vincolo di distanza minimo per generare punti con numpy.random.rand?

Sto provando a generare un codice efficiente per generare un numero di vettori di posizione casuali che poi uso per calcolare una funzione di correlazione della coppia. Mi chiedo se ci sia un modo sem

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Media di rotazione del dataframe correlato al rotolamento in Python?

Principiante di pitone qui. Quello che ho fatto finora: importati dati sui prezzi da Yahoo Finance da una lista di titoli. Tra gli stock (ogni combinazione), calcolata la correlazione rolling di 20 gi

5calore

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Come si converte l'elenco di correlazioni in una matrice di covarianza?

Ho una lista di correlazioni generate dal file di testo con quella forma: (primi due valori indicano tra quali punti è la correlazione) 2 1 -0.798399811877855E-01 3 1 0.357718108972297E+00 3 2 -0

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Calcolo della correlazione a coppie tra tutte le colonne

Sto lavorando con un set di dati biologico di grandi dimensioni. Desidero calcolare PCC (coefficiente di correlazione di Pearson) di tutte le combinazioni di 2 colonne nella tabella dei dati e salvare

6calore

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funzione panda Python applicato a tutte le combinazioni a coppie delle righe

sto cercando di eseguire una funzione (correlazione) su tutte le combinazioni coppie di righe di un dataframe panda: stats = dict() for l in itertools.combinations(dat.index.tolist(),2): stats[l