📊 Python计算皮尔逊相关系数 📊

在数据分析的世界里，了解变量之间的关系至关重要，而皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）是衡量两个连续变量线性关系强度的经典工具。简单来说，它可以帮助我们判断两个变量是否“同步变化”。当值接近 +1 时，表示正相关；接近 -1 则为负相关；接近 0 则无明显线性关系。

使用 Python 计算皮尔逊相关系数非常方便！我们可以借助 `numpy` 或 `pandas` 库轻松实现。例如，通过 `np.corrcoef()` 函数，只需输入两组数据即可获得结果。如果用 `pandas`，则可以利用 `.corr()` 方法，一步到位！代码如下：

```python

import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [5, 4, 3, 2, 1]

correlation = np.corrcoef(x, y)[0, 1] 输出 -1.0

```

无论是研究学生成绩与时间的关系，还是分析股票价格波动，皮尔逊相关系数都能提供重要线索。💡 快拿起你的 Python 工具箱，探索数据背后的秘密吧！✨