如何用Python對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析

這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)如何用Python對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們所用到的數(shù)據(jù)往往都不是一維的，而這些數(shù)據(jù)在分析時(shí)難度就增加了不少，因?yàn)槲覀冃枰紤]維度之間的關(guān)系。而這些維度關(guān)系的分析就需要用一些方法來進(jìn)行衡量，相關(guān)性分析就是其中一種。本文就用python來解釋一下數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析。

在進(jìn)行相關(guān)性分析之前需要介紹幾個(gè)概念，一是維度，二是協(xié)方差，三是相關(guān)系數(shù)。首先來看維度，以圖1為例，這是一個(gè)員工信息統(tǒng)計(jì)表，這里有n個(gè)員工，分別是員工1、員工2、......、員工n，每個(gè)員工有5個(gè)屬性，分別是身高、體重、年齡、工齡和學(xué)歷。每個(gè)員工的信息都是一個(gè)觀測，也叫一個(gè)樣品，本文就統(tǒng)稱觀測，每個(gè)員工的一個(gè)屬性叫一個(gè)指標(biāo)，也叫變量、維度或者屬性，本文統(tǒng)稱維度。所以這個(gè)圖中就有n個(gè)觀測和5個(gè)維度。

圖1. 員工信息表

而協(xié)方差的定義就是E{ [ X - E(X) ] [ Y - E(Y) ] }，記作Cov(X, Y)，也就是兩個(gè)維度與各自期望之差的乘積的期望，期望在離散型數(shù)據(jù)中通常是均值，比如圖1中身高代表X，體重代表Y，E(X)就是身高的均值，E(Y)就是體重的均值，在利用二者分別和E(X)與E(Y)的差求協(xié)方差。而相關(guān)系數(shù)就是Cov(X, Y)/[σ(X)σ(Y)]，記作ρXY，其中σ(X)和σ(Y)分別表示X和Y的標(biāo)準(zhǔn)差，所以相關(guān)系數(shù)就是兩個(gè)變量的協(xié)方差除以其標(biāo)準(zhǔn)差之積。類似的，假如某個(gè)觀測有p個(gè)維度，計(jì)算每個(gè)維度同所有維度之間的協(xié)方差，則會(huì)形成一個(gè)pxp的矩陣，矩陣的每個(gè)數(shù)是其相應(yīng)維度之間的協(xié)方差，這個(gè)矩陣就稱為協(xié)方差矩陣，協(xié)方差矩陣按照上面的方法再進(jìn)一步計(jì)算就可得到相關(guān)關(guān)系矩陣。

下面就以python代碼來解釋一下相關(guān)性分析。

首先是數(shù)據(jù)集，本文用的數(shù)據(jù)來自繪圖庫seaborn自帶的數(shù)據(jù)，是非常著名的鳶尾花的數(shù)據(jù)，獲取方式非常簡單，執(zhí)行下面代碼即可。這里有一個(gè)問題要提示一下，部分人在load_dataset時(shí)會(huì)出錯(cuò)，無法讀取數(shù)據(jù)，是因?yàn)閕ris這個(gè)數(shù)據(jù)集不存在，這可能是因?yàn)閟eaborn版本的問題，如果遇到這種情況，可以去seaborn的GitHub數(shù)據(jù)網(wǎng)站自行下載數(shù)據(jù)，網(wǎng)址是https://github.com/mwaskom/seaborn-data，把下載的數(shù)據(jù)解壓到seaborn-data文件夾即可，這個(gè)文件夾一般在seaborn安裝目錄下或者是當(dāng)前工作目錄下。

import seaborn as sns  data = sns.load_dataset('iris')  df = data.iloc[:, :4] #取前四列數(shù)據(jù)

這次用到的數(shù)據(jù)集共有150行、5列，我們只用到前4列數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集樣例如圖2所示。

圖2. 數(shù)據(jù)集樣例

接下來我們來進(jìn)行相關(guān)性分析。

首先來做一個(gè)比較簡單的分析，即分析這個(gè)數(shù)據(jù)集中第1列和第3列的相關(guān)性，也就是sepal_length和petal_length這兩列之間的關(guān)系。這里我們可以用numpy、scipy和pandas三種方法。首先是numpy。

import numpy as np  X = df['sepal_length']  Y = df['petal_length']  result1 = np.corrcoef(X, Y)

得到的result1結(jié)果就是一個(gè)二維矩陣，如圖3所示。

圖3. result1計(jì)算結(jié)果

其中矩陣主對(duì)角線上的數(shù)值都為1（主對(duì)角線就是從左上角到右下角的那條斜線），這是因?yàn)橹鲗?duì)角線的數(shù)值都是每個(gè)觀測與自己的相關(guān)性，所以都是1，畢竟X=1X，Y=1Y，每個(gè)觀測都等于1乘以自身。而圖3中其他不為1的數(shù)字就是相關(guān)關(guān)系數(shù)值，一共有兩個(gè)，這兩個(gè)值相等，因?yàn)檫@兩個(gè)值分別表示ρXY和ρYX，其值相等。同理我們可以求df中4個(gè)維度的相關(guān)關(guān)系，代碼如下，這里rowvar代表以列為維度。

result2 = np.corrcoef(df, rowvar=False)

其結(jié)果如圖4所示。

圖4. result2計(jì)算結(jié)果

圖4是一個(gè)4x4的矩陣，共16個(gè)數(shù)據(jù)，代表每個(gè)維度同其他維度的相關(guān)關(guān)系（也包括每個(gè)維度與其自身），主對(duì)角線為1，其他數(shù)字關(guān)于主對(duì)角線對(duì)稱，是一個(gè)對(duì)稱矩陣。

接下來我們用scipy進(jìn)行分析。代碼如下。

import scipy.stats as ss  result3 = ss.pearsonr(X, Y)

這個(gè)結(jié)果是(0.8717537758865831, 1.0386674194498099e-47)，其返回的是兩個(gè)數(shù)，第一個(gè)數(shù)是X和Y的相關(guān)關(guān)系數(shù)值，其值和前面numpy的計(jì)算結(jié)果相同，第二個(gè)是兩者不相關(guān)的概率，也就是我們統(tǒng)計(jì)學(xué)中常說的p值，但這個(gè)值是指不相關(guān)的概率，也就是值越小，代表越相關(guān)，我們這里的數(shù)值非常小，代表二者的線性相關(guān)程度比較大。當(dāng)然如果相關(guān)關(guān)系數(shù)值為1，則p值為0。scipy中沒有計(jì)算相關(guān)矩陣的方法。

最后是pandas方法。

因?yàn)榍懊娴膁f本身就是pandas的DataFrame格式，所以我們可以直接拿來用。代碼如下。

result4 = X.corr(Y)  result5 = df.corr()

result4結(jié)果是0.8717537758865833，result5結(jié)果如圖5所示。這兩個(gè)結(jié)果和前面所得的結(jié)果相同。

圖5. result5計(jì)算結(jié)果

接下來是作圖。對(duì)于分析相關(guān)關(guān)系，一般有兩種常見的圖形，一種是散點(diǎn)圖，一種是熱力圖。散點(diǎn)圖中可以清晰看到各個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的分布及趨勢(shì)，對(duì)于數(shù)據(jù)分析者而言，其可以更直觀地了解各個(gè)維度數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，但這種方法也有缺點(diǎn)，即不適合大數(shù)據(jù)量，因?yàn)閿?shù)據(jù)量太大，生成圖片速度會(huì)很慢，同時(shí)圖片太多不利于觀察；而熱力圖則更多從數(shù)值或顏色方面，來準(zhǔn)確描述各個(gè)維度的關(guān)系，其傳遞的信息較少，但比較適合大數(shù)據(jù)量。我們首先介紹一下散點(diǎn)圖。

生成散點(diǎn)圖可以用seaborn或者pandas。seaborn的代碼如下。

sns.pairplot(df)  sns.pairplot(df , hue ='sepal_width');

第一行代碼結(jié)果如圖6所示，是一張大圖，其中包含16個(gè)子圖，每個(gè)子圖都是每個(gè)維度和其他某個(gè)維度的相關(guān)關(guān)系圖，這其中主對(duì)角線上的圖，則是每個(gè)維度的數(shù)據(jù)分布直方圖。而第二行代碼是畫出同樣的圖形，但卻以sepal_width這個(gè)維度的數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)，來對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行著色，其結(jié)果如圖7所示。從圖中可以看出，sepal_width這列數(shù)據(jù)共23個(gè)不同的數(shù)值，每個(gè)數(shù)值一種顏色，所以生成的圖是彩色的。

圖6. seaborn繪制的普通相關(guān)關(guān)系圖

圖7. seaborn繪制的以某列數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)的相關(guān)關(guān)系圖

而另外一種繪圖方法是用pandas，其代碼如下。

import pandas as pd  pd.plotting.scatter_matrix(df, figsize=(12,12),range_padding=0.5);

結(jié)果如圖8所示，可以看到用pandas繪制的圖和seaborn的大體結(jié)果一樣，但圖片的可定制程度和精細(xì)度還是略差一些，所以一般情況下建議用seaborn。

圖8. pandas生成的相關(guān)關(guān)系圖

最后就是熱力圖。其代碼如下。

import matplotlib.pyplot as plt  figure, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))  sns.heatmap(df.corr(), square=True, annot=True, axax=ax)

剛開始寫這段代碼時(shí)還出現(xiàn)了一個(gè)小問題，如圖9所示。圖9當(dāng)中第一行和最后一行的子圖只顯示了一部分，而其他子圖都是完整顯示，這是matplotlib的一個(gè)bug，因?yàn)閟eaborn是基于matplotlib的庫，所以只要升級(jí)matplotlib就行了，剛開始筆者的matplotlib版本是3.1.1，現(xiàn)在已升級(jí)到3.2.2，這個(gè)bug已經(jīng)被修復(fù)。正常圖如圖10所示。第二行代碼中square=True表示每個(gè)子圖是否以正方形顯示，這里設(shè)置為True，annot=True則表示是否在圖中顯示每個(gè)子圖的數(shù)值，這里同樣設(shè)置為True。

圖9. 老版本matplotlib生成的熱力圖

圖10. 新版本matplotlib生成的熱力圖

從數(shù)據(jù)計(jì)算到可視化，介紹了用python求多維數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系的多種方法，我們可以根據(jù)自己的需求來選擇對(duì)應(yīng)的方法。

上述就是小編為大家分享的如何用Python對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。