scipy.stats.pearsonr 抱怨操作数类型 -: 'tuple' 和 'float'

Question

我正在尝试计算 numpy 二维数组的两列之间的相关性。数组看起来像：

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a = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
        [4.9, 3. , 1.4, 0.2],
        [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
        [4.6, 3.1, 1.5, 0.2]])

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所以第 1 列和第 3 列之间的相关性计算为：

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import scipy
x, y = scipy.stats.pearsonr(a[:,0], a[:,2])

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但是，它抱怨：

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unsupported operand type(s) for -: 'tuple' and 'float'

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这意味着，例如，下面的事情正在发生：

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print((0.1,0.2) - 0.3)
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'tuple' and 'float'

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更新： 完整代码：

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import pandas as pd
from scipy import stats
import numpy as np
a = pd.read_csv("src/iris.csv").drop('species', axis=1).values
def lengths():
    x, y = stats.pearsonr(a[:,0],a[:,2])
    return x, y
print(lengths())

Answer 1

您的数据似乎存在问题。将您的代码与来自vega-datasets 的另一个 Iris 数据帧一起使用，我在计算相关性方面没有问题：

import pandas as pd
from scipy import stats
import numpy as np
import vega_datasets as vd

a = vd.data.iris().drop('species', axis=1).values
def lengths():
    x, y = stats.pearsonr(a[:,0],a[:,2])
    return x, y
print(lengths())

返回

(0.8717537758865832, 1.0386674194497525e-47)