NumPy 中 correlation 计算方法综述numpy 安装 教程
    NumPy 是 Python 科学计算的重要库之一，提供了许多统计学和机器学习算法的支持。在这些数据科学应用中，correlation(相关系数) 是一个重要的概念。在 NumPy 中，correlation 可以通过多种方法实现，包括 Pearson 相关系数、Spearman 等级相关系数和 Kendall 等级相关系数等。
    Pearson 相关系数是最常用的相关系数之一，它基于样本数据的均值和标准差来计算。Pearson 相关系数可以用于衡量两个变量之间的线性关系。在 NumPy 中，Pearson 相关系数可以通过`ef()`函数实现。该函数可以计算两个向量的 Pearson 相关系数，也可以计算两个矩阵的 Pearson 相关系数。
    Spearman 等级相关系数是一种非参数相关系数，它不依赖于样本数据的均值和标准差。Spearman 等级相关系数可以用于衡量两个变量之间的等级关系，而不是线性关系。在 NumPy 中，Spearman 等级相关系数可以通过`props()`函数实现。
    Kendall 等级相关系数也是一种非参数相关系数，它类似于 Spearman 等级相关系数，但可
以处理缺失值。Kendall 等级相关系数可以用于衡量两个变量之间的等级关系，并且在处理缺失值时更为稳健。在 NumPy 中，Kendall 等级相关系数可以通过`props()`函数实现。
    除了 Pearson 相关系数、Spearman 等级相关系数和 Kendall 等级相关系数外，NumPy 中还有其他一些 correlation 计算方法。例如，计算两个矩阵之间的 Pearson 相关系数可以使用`ef()`函数，计算两个向量的 Spearman 等级相关系数可以使用`ef()`函数，计算两个向量的 Kendall 等级相关系数可以使用`props()`函数。
    NumPy 中的 correlation 计算方法可以用于许多不同的应用场景，例如数据挖掘、机器学习和统计分析等。在实际应用中，应根据具体情况选择适当的 correlation 计算方法。

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