Python - 如何找到两个向量之间的相关性？

Question

给定两个向量X和Y ，我必须找到它们的相关性，即它们的线性依赖性/独立性。 两个向量具有相同的维度。 结果应该是[-1.0 .. 1.0]的浮点数。

例：

X=[-1, 2,    0]
Y=[ 4, 2, -0.3]

求y = cor（X，Y）使得y属于[-1.0 .. 1.0] 。

它应该是一个涉及列表理解的简单构造。 不允许使用外部库。

更新：好的，如果点积足够，那么这是我的解决方案：

nX = 1/(sum([x*x for x in X]) ** 0.5)
nY = 1/(sum([y*y for y in Y]) ** 0.5)
cor = sum([(x*nX)*(y*nY)  for x,y in zip(X,Y) ])

对？

Answer 1

由于范围应该是[-1, 1]我认为Pearson Correlation可以满足您的需要。

点积也可以工作，但你必须在计算之前对矢量进行标准化，并且如果你还有负值，你可以得到-1,1范围。否则你会得到0,1

Answer 2

对我来说听起来像点产品。

求解两个向量之间角度余弦的等式，它始终在[-1,1]范围内，你就可以得到你想要的。

它等于点积除以两个矢量的大小。

Answer 3

不要假设，因为公式在代数上是正确的，它在代码中的直接实现将起作用。 一些相关定义可能存在数值问题。