计算r中二元变量的相关系数
是一种统计方法，用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。相关系数的取值范围是-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性关系。
在计算二元变量的相关系数时，可以使用皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。该相关系数是最常用的一种方法，适用于连续变量，并假设两个变量服从正态分布。皮尔逊相关系数的计算公式如下：
r = Cov(X, Y) / (σ(X) * σ(Y))
其中，Cov(X, Y)表示变量X和Y的协方差，σ(X)和σ(Y)分别表示变量X和Y的标准差。
相关系数可以帮助我们了解两个变量之间的关系强度和方向。当相关系数接近1时，表示两个变量之间存在强正相关关系；当相关系数接近-1时，表示两个变量之间存在强负相关关系；当相关系数接近0时，表示两个变量之间不存在线性关系。
在实际应用中，相关系数可以用于各种场景，例如：
- 金融领域：用于衡量两只股票的相关性，以辅助投资决策。
- 医学研究：用于分析不同因素之间的关联性，如饮食与健康指标之间的相关性。
- 市场调研：用于了解产品销量与不同市场因素之间的关系，以制定市场推广策略。
在腾讯云中，相关系数的计算可以使用云原生的分布式计算服务——腾讯云弹性MapReduce（EMR）。EMR是基于Apache Hadoop和Apache Spark的大数据分析服务，可提供海量数据处理能力，支持高性能、高可靠性的分布式计算，适用于复杂的数据计算任务。您可以通过腾讯云EMR来实现相关系数的计算。
腾讯云EMR产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
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1回答
在多元回归的背景下，我想知道是否有一种将$$VIF_i =1/(1-R^2)$$分解的方法，其中$R_i^2$是因变量=i回归得到的r平方，自变量都是其他因素。
我想将$VIF_i$或$R_i^2$分解成单独的因素，看看每个因素<#>对$VIF_i$或$R_i^2$的贡献有多大
有人建议使用偏相关系数的平方，该值与$R_i^2$呈线性相关。偏相关系数测量两个变量之间的相关性，保持其他变量的常数。这是一个可行的选择吗？
浏览 0提问于2018-08-29得票数 0
1回答
我试图确定两个物体的运动是“同相”的还是相互对立的。所以基本上我在R^3中有两个向量，R1，R2，我想知道它们是否“指向同一个方向”。
我可以想到两种方法来计算: a)计算两个向量之间的角度。角度表示它们的对齐方式。b)计算两个向量之间的相关系数。(例如，使用Matlab的corr函数)1表示它们是平行的，反平行。如果它们是垂直的，我会得到正负0.5，这似乎是错误的。
使用这两种方法有区别吗？我的直觉告诉我，这两种方法应该是相同的，但我不确定。任何人都有一些见解，这些方法的潜在差异/优势是什么？谢谢!
浏览 3提问于2015-02-18得票数 0
1回答
我试图计算两个变量数组的相关性，但是数组在中间是不相交的，但我试图获得一个相关系数
榜样；
x:1, 2, [disjointed], 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6
y:2, 4, [disjointed], 9.1, 9, 8.9, 8.8, 8.7, 8.6
查看我上传的excel文件：
由于中间的不相交，值有一定的跳跃，当我将整组变量关联在一起时，就得到了一个相关系数，它并不能真正反映变量之间的关系。
我怎么能计算出一个相关系数呢？我可以计算出两个独立的关联，但是否存在将2的相关性相加在一起？
谢谢各位，先生们
编辑:格式化&还将链接添加到exce
浏览 3提问于2013-12-19得票数 0
1回答
我试着用Matlab计算二维正态律的相关系数。
mu = [1 2];
SIGMA = [9 4; 4 3];
X = mvnrnd(mu,SIGMA);
p = mvnpdf(X,mu,SIGMA);
变量p存储遵循二维法律的向量X的概率密度。我必须用概率函数p来计算相关系数，而函数R= corrcoef(X)不这样做。
浏览 2提问于2014-01-02得票数 1
我无法理解使用numpy.corrcoeff()找到两个向量smin & smax之间的相关系数时得到的MemoryError，如下所示：
import numpy as np
from numpy import random as rn
r=0.01
sigma=0.2
T=1
K=1
N=252
h=T/N
M = 50000
Z = rn.randn(M,N)
S=np.ones((M,N+1))
smax=np.ones((M,1))
smin=np.ones((M,1))
for i in range(0,N):
S[:,i+1]=S[:,i]*(np.exp((
浏览 21提问于2020-02-17得票数 1
1回答
为了理解变量之间的关联，我想要实现一个皮尔逊相关系数检验。虽然我知道如何在pandas中对三个变量执行此操作，但我不知道如何在scipy.stats中执行此操作。因为我还想知道这些相关性的P值，所以scipy.stats是我最好的解决方案。有没有人能帮我在scipy中实现3个变量的人相关系数？
浏览 12提问于2021-04-10得票数 1
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3回答
我在MATLAB中有两个信号，比如说
a = randn(1,1e6);
b = randn(1,1e6);
我发现两者之间的相互关系如下：
R=corrcoef(a,b);
r = R(2,1);
现在，每次我运行我的代码，相关系数是不同的。我甚至试图增加样本的数量(从1e6到更高的值)，但这是行不通的。还有别的方法来找出这些信号之间的相关系数吗？
浏览 4提问于2015-10-01得票数 4
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1回答
我正在研究一个由150个观测数据和1500个变量组成的光谱医学数据阵列，存储如下(所有这些数据都是浮动的)：
blood = ([[sample1_var1..., sample1_var1500],[sample2_var1..., sample2_var1500]..., [sample_150_var1..., sample150_var1500]])
我想获得每个变量与另一个变量之间的相关系数，该变量存储在150个观察数据中，如下所示：
ery = ([1.524, 1.987..., 1.369])
我需要得到var1和ery之间的“r”相关系数，然后是var2和ery。等等，有一
浏览 0提问于2017-09-01得票数 0
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1回答
据我所知，当涉及到理论时，我们使用Pearson相关来检验两个变量之间的相关性，这两个变量都是连续的或离散的。对于混合情况，用它计算相关系数并不容易。另一方面，我们有Pearson相关估计，其中我们可以计算混合情况，没有任何问题(基于样本)。在这种情况下，Pearson相关系数是否给出了欺骗性的结果？
浏览 0提问于2020-02-23得票数 1
3回答
我想得到决定自相关系数和部分自相关系数重要性的界限，但我不知道如何去做。
我用这个函数pacf(data)得到了部分自相关图。我想让R打印出图中所示的值。
浏览 3提问于2015-05-02得票数 14
1回答
我使用pairs函数的一个修改版本来生成一个散点图矩阵：
pairs.cor <- function (x,y,smooth=TRUE, digits=2, ...)
{
panel.cor <- function(x, y, ...)
{
usr <- par("usr"); on.exit(par(usr))
par(usr = c(0, 1, 0, 1))
r.obj = cor.test(x, y,use="pairwise",...)
r = as.numeric(r.obj$estimate
浏览 1提问于2016-02-24得票数 0
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1回答
我有问题要用另一个变量在facet_wrap后的散点图上加上相关系数。下面是我使用mtcar数据集进行演示的示例。当我把它画出来时，两个图都有相同的相关数。似乎没有计算每个方面的相关系数。我想不出实现这一目标的方法。如果有人能帮忙的话.
library(ggplot2)
library(dplyr)
corr_eqn <- function(x,y, method='pearson', digits = 2) {
corr_coef <- round(cor.test(x, y, method=method)$estimate, digits = digit
浏览 2提问于2017-09-15得票数 5
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1回答
我想将python中的两个二进制数据关联起来。例如，下面是两个数组。
arr1 = [0,1,0,1,1,1,1]
arr2 = [0,0,1,1,1,1,1]
我想知道这两个数据的相关系数。
我知道连续变量和连续变量使用pearson或Kendall的方法。
在二进制型和连续型的情况下，可以使用点双列相关系数方法。
以上方法都在python的研究中。
但是我不知道如何测量二元型和二元型之间的相关系数。
谢谢你让我知道。
浏览 4提问于2019-11-22得票数 0
当在数据帧上调用时，cor()函数R返回一个矩阵，其中包含与数据帧的成对元素相关联的相关系数。但似乎没有任何选项来标记具有高于某个阈值的系数(如STATA的*)。
有什么间接的方法可以让R做到这一点吗？
例如,
M = matrix(rnorm(20*5, mean = 10, sd = 3), 20, 5)
symnum(cor(M), cutpoints = c(0.1, 0.5),
symbols = c( '', '*', '**'),
legend = TRUE,
corr = TRUE)
返回没有相关系数的
浏览 1提问于2018-11-02得票数 1
1回答
皮尔逊相关系数2-尾p值意义
、、、、
从我使用的导入库中: scipy.stats.stats导入sciPy来计算两个数组的相关系数，我得到的值是：(0.80751532276005755，0.19248467723994242)。
我认为我只能得到-1到+1范围内的一个值，所以我不确定如何解释这两个结果。这是我的两个数组：
x = [50,500,1500,2500]
y = [17, 6, 6, 194]
我做到了：
pearsonr(x,y)
谢谢
浏览 0提问于2012-12-01得票数 18
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我需要使用CCA模块来度量特征向量之间的相似性。我看到sklearn有一个很好的CCA模块：。
在我回顾的不同论文中，我发现使用CCA度量相似性的方法是计算相关系数的平均值，例如在下面的笔记本示例中：。
如何使用sklearn模块计算相关系数(如笔记本所示)？
from sklearn.cross_decomposition import CCA
import numpy as np
U = np.random.random_sample(500).reshape(100,5)
V = np.random.random_sample(500).reshape(100,5)
cca = CC
浏览 0提问于2021-11-01得票数 7
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提供了R中加权皮尔逊相关的函数，即function(x, y, weights)。Spearman等级相关系数是否有一个推论？
浏览 0提问于2015-09-04得票数 1
我有以下商业领域。我有一个有三个输出/标签的产品。输出受到1000个程序的影响，每个程序都被数字化和测量。客户想知道对输出最有影响的程序是什么。
通过Pearson相关系数，我们可以了解两个变量的关系，比如1是成比例的，-1是负比例的，0是没有关系的。因此，我可以找到最大的皮尔逊相关系数，以找到更有影响力的程序。
从随机森林算法中，我可以知道最重要的特征。所以我也能确定最有影响的程序。
哪一个更好？
浏览 0提问于2019-03-21得票数 7
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2回答
我已经得到了相关系数矩阵R和偏相关系数矩阵Rp，那么如何在R中绘制高斯图形模型？
如果推荐一些关于高斯图形模型的书籍介绍会更好，实际上，我不知道它是什么，但我需要做的第一件事就是把它画出来。非常感谢！
#the Correlation coefficient matrix
R=c(1,0.55,0.55,0.41,0.39,0.55,1,0.61,0.49,0.44,0.55,0.61,1,0.71,
0.66,0.41,0.49,0.71,1,0.61,0.39,0.44,0.66,0.61,1)
dim(R)=c(5,5)
#the Partial correlation coeffic
浏览 1提问于2012-04-19得票数 2
2回答
如何解释相关系数
、、
我试图在R中找到因变量和自变量之间的相关系数。
data("mtcars")
my_data <- mtcars[, c(1,3,4,5,6,7)]
res <- cor(my_data)
round(res, 2)
因此，我得到了一个相关矩阵，其中一些带有+ve或-ve。
例如:如果mpg和disp之间的相关系数是-0.85，我怎么知道哪个变量在减少，哪个变量在增加？
浏览 1提问于2018-01-04得票数 2
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2回答
我想分析R中的默认数据集(mtcar数据集)。我感兴趣的是根据下面的规则创建相关系数列。只计算前三个观测值(即行1，2，3)的mpg和wt之间的相关系数，然后离开第一行，再次计算mpg和wt之间的下三个观测值(即行2,3,4)之间的相关系数，然后离开前两行，再次计算mpg和wt之间的下三个观测值(即行3,4,5)之间的相关系数，依此类推，直到结束。例如
cor(mtcars$mpg[c(1,2,3)],mtcars$wt[c(1,2,3)])
cor(mtcars$mpg[c(2,3,4)],mtcars$wt[c(2,3,4)])
cor(mtcars$mpg[c(3,4,5)],mtcar
浏览 2提问于2018-03-31得票数 0
1回答
下面将输出给定x和y值集合的slope、intercept和相关系数R^2。
let linearRegression = (y,x) => {
let lr = {}
let n = y.length
let sum_x = 0
let sum_y = 0
let sum_xy = 0
let sum_xx = 0
let sum_yy = 0
for (let i = 0; i < y.length; i++) {
sum_
浏览 8提问于2018-01-25得票数 1
我正在做电力输出的预测，我有不同的数据集，从200到4000的观测值不等。我计算了预测，但不知道如何计算R中的RMSE值和相关系数R(相关系数)，我尝试在excel上计算它，结果为0.0078。所以我基本上有两个问题。
如何计算R中RMSE和R值？什么是好的RMSE值？0.007是一个好的可观的价值吗？
浏览 2提问于2021-04-24得票数 0
2回答
理解决定系数
、、、、
我通过来理解决定系数，从文件中我了解到，决定系数只是R(相关系数)。
所以我从kaggle.com上拿出了房价数据，为了更好的理解，我开始试用它，这是我的代码。
取相关系数
test_data=pd.read_csv(r'\house_price\test.csv')
_d=test_data.loc[:,['MSSubClass','LotFrontage']]
_d.fillna(0,inplace=True)
_d.corr()
现在，取这样的决定系数
from sklearn.metrics import r2_score
r2
浏览 7提问于2020-05-28得票数 0
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有没有一种方法可以快速有效地比较3个或更多的相关系数？我知道用于比较两个相关系数的cocor软件包，但我正在寻找一种方法来一次运行所有的两两比较，而不是单独执行每个比较。
这类两两相关系数比较在以下期刊文章中作了说明：
列维，K.J.，1977。涉及与相关性、比例或方差相关的不相等样本大小的两两比较。Br.J.数学。状态。精神病人。30:137-139
我希望使用以下代码来比较相关系数，以便为每个成对比较生成p值：
p_Value = (2*(1-pnorm(abs(((0.5*log((1+r1)/(1-r1)))-(0.5*log((1+r2)/(1-r2))))/(((1/(n1-3))
浏览 2提问于2018-04-04得票数 0
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1回答
R中二元变量的相关分析
、、、
dat <- as.data.frame(replicate(100,sample(c(0,1),100,replace=TRUE)))
我想创建一个100x100的矩阵，将这些二进制变量之间的相关系数作为条目。
如果变量是连续的，那么我就会使用cor()来创建矩阵。我不确定以皮尔逊为方法的cor()是否合理。如果不是，假设我可以找到一个函数fn()来计算一对二进制向量之间的相关性。构建100 x 100矩阵的有效方法是什么？
浏览 4提问于2016-07-22得票数 1
在Matlab中，我在表单的表中有一个数据集：
SCHOOL SEX AGE ADDRESS STATUS JOB GUARDIAN HEALTH GRADE
UR F 12 U FT TEA MOTHER 1 11
GB M 22 R FT SER FATHER 5 15
GB M 12 R FT OTH FATHER 3 12
GB M 11 R PT
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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在维基百科上研究AES时，我注意到一个关于正在进行的关于肯德尔(氏)头系数在密码分析中的应用的研究的语句：
根据斯诺登的文件，美国国家安全局正在研究基于τ统计的密码攻击是否有助于破解AES。
这个纸指的是皮尔逊相关系数，在相关的维基百科文章中我们可以看到：
Pearson相关系数是衡量两个变量X和Y之间线性相关性的一种方法。
对于这个语句中的变量，就像线性密码分析中的变量一样，这是很简单的.这是对的吗？
Kendall'sτ的应用是线性密码分析的一种力量吗？多么?
浏览 0提问于2017-11-17得票数 8
我找到了一个函数来计算相关系数，然后将它添加到一对图中(如下所示)。我的问题是，当我运行一个色调(一个范畴变量)的配对时，两组的相关系数显示在彼此之上。
这是我的图形代码(它显示了气候变化态度与峰值之间的相关系数，作为“海冰方向”相互作用的函数)：
`g = sns.PairGrid(df, vars = ['OverallClimateChangeAttitude', 'Peak'],
hue="IV_SeaIceChangeDirection")
g.map_upper(plt.scatter, s=10)
g.map_diag(sns.
浏览 2提问于2017-04-06得票数 4
1回答
我用多元特征进行回归分析。特征数量为20-23。现在，我检查输出变量的每个特性相关性。一些特征的相关系数接近1或-1 (高度相关)。一些特征在0附近表现出相关系数。我的问题是:如果这个特性的相关系数接近于0，我是否必须删除它？或者我可以保留它，唯一的问题是这个特性不会对回归模型产生明显的影响，或者会对它产生微弱的影响。还是必须删除这种特征？
浏览 2提问于2015-12-05得票数 1
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2回答
与熊猫的加权相关系数
、、、
有没有办法计算与熊猫的加权相关系数？我看到R有这样一个方法。另外，我想要得到相关性的p值。这也是我在R.中找不到的。链接到维基百科以获得关于加权相关的解释：
浏览 18提问于2016-07-29得票数 16
2回答
我想要计算R中数据集x的一个子集的列之间的相关系数我有40个模型的行，每个200个模拟，总共8000行我想计算每个模拟(40行)的列之间的相关系数
cor(x[c(3,5)])从全部8000行进行计算
我需要cor(x[c(3,5)])，但仅当X$nsimul=1等时才需要
你能在这方面帮我忙吗？
浏览 0提问于2011-07-20得票数 3
1回答
环境结果中的r2意味着什么？
据我所知，所提供的有关轴的值(PCA、NMDS等)是相关系数，pvalue是显着性的检验。但我不明白r2代表什么？
如果在回归方法中看到的是通常的R，那么envfit的拟合度在哪里？
浏览 2提问于2016-04-26得票数 3
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1回答
在R中使用ccf的互相关
、、、
我想用R中的ccf来计算两组时间序列数据的互相关。我的问题是，如果没有手动查看，我如何才能知道图表中的任何相关系数是否在破折号蓝线之外？因为我有成千上万套时间序列数据要处理。提前感谢！
浏览 4提问于2013-03-21得票数 0
2回答
找到最相关的变量对
、、、
假设我有一个由20个列(变量)组成的数据框架，它们都是数字的。我总是可以使用R中的cor函数得到矩阵形式的相关系数，或者实际地可视化相关矩阵(也用相关系数标记)。假设我只想根据相关系数值对这些对进行排序，如何在R中做到这一点？
浏览 4提问于2017-09-19得票数 5
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3回答
pandas中有一个函数corr，用于在存在稀疏数据的情况下创建具有相互相关系数的表。但是如何计算数据中相互出现的次数而不是相关系数呢？
即
A = [NaN, NaN, 3]
B = [NaN, NaN, 8]
F(A,B) = 1
A = [1, NaN, NaN]
B = [NaN, NaN, 8]
F(A,B) = 0
我需要pandas.DataFrame([A,B]).<function>() ->事件矩阵
浏览 1提问于2018-06-05得票数 0
1回答
对于三个n维非零方差变量a、b和c，n> 2，如果r(ab)、r(bc)和r(ac)分别是a和b之间、b和c之间以及a和c之间的皮尔逊相关系数，则a、b和c之间的相关系数r(abc)定义为： r^2(abc) =( r^2(ab) + r^2(bc) + r^2(ac) )-(2 x r(ab) x r(bc) x r(ac) ) 我能够以手动的方式获得代码： a <- c(4, 6, 2, 7)
b <- c(8, 1, 3, 5)
c <- c(6, 3, 1, 9)
al <- data.frame(a, b, c)
al
ab_cor <-
浏览 27提问于2019-02-16得票数 1
我在转换我的数据方面有问题，并在r中进行了相关检验。
我的数据是：
Taxonomy Day1 Day2 Day3 Day4
A 1 2 3 4
B 5 6 7 8
C 9 10 11 12
D 13 14 15 16
我想得到时间序列(Day1 O Day4)中“分类学”中各项目的相关系数。这意味着我希望得到每一行和day1与day4之间的相关系数。
我怎么能这么做？
谢谢你的建议！！
浏览 0提问于2018-11-15得票数 0
回答已采纳
3回答
这会比较快..。
挑战
给定一个小写单词作为输入，计算单词的字母位置(单词中的第n个字母，x)和字母位置(字母表的第n个字母，y)之间的Pearson相关系数。
背景
对数据集x和y求出Pearson的相关系数，如：
📷
其中x和y分别是上面解释的数据集(以及下面的解释)，n是字符串的长度。
示例
Input: forty
Output: 0.964406804
解释：
Letters: f o r t y
Alphabet Number (y): 6 15 18 20 25
Letter Position (x): 1 2 3 4 5
Length of word (
浏览 0提问于2016-10-09得票数 3
1回答
我在R上对一个有5个自变量的模型运行了lm()函数。我想找出每个变量的相关系数。R的输出没有给出这一点。如何找到R上几个自变量的相关系数？
浏览 0提问于2017-09-23得票数 0
1回答
我们找到了计算相关系数或相关系数的不同方程：
$\begin{ &= *}a+d}{a+b+c+d}\ &= \frac{(a+d) - (b+d)}{a+b+c+d}\ &= \frac{(a+d) -(b+d)}{sqrt{(a+b)*(c+d)*(a+c)*(b+d)}}{align*}$
其中a(0,0)，b(1,0)，c(0,1)，d(1,1)，哪个公式给出了正确的结果？
浏览 0提问于2018-09-07得票数 1
1回答
我正在用方差协方差方法计算资产组合收益的波动性(标准差)。相关系数和资产波动率是从历史收益中估计出来的。
现在我要做的是计算平均相关系数，也就是所有资产对之间的共同相关系数，给出相同的投资组合波动率。
当然，我可以采取一种迭代的方法，但我在想，在矮胖或熊猫身上，是否有什么更简单的方法呢？
我试过搜索，但什么都找不到。
谢谢
浏览 0提问于2022-05-07得票数 0
我正在使用一个包含全美卫星植被数据的矩阵，分辨率为250米，所以每个矩阵是212,029,488个像素，我研究的17年中的每一年都有一个矩阵。我的目标是计算每个像素与周围所有像素(半径为20像素或5 5km)的相关系数，并将所有这些相关系数的平均值分配给每个焦点像素。(见附图以作澄清)
最明显的方法是从1,1开始逐个像素，计算每个周围像素的相关系数，找出平均值，然后对矩阵中的每个像素重复这个过程x次。
这种方法的问题是，我发现它非常笨拙和多余，因为它导致必须多次执行相同的计算。例如-当找到像素@ 1,1的相关系数时，1,2的系数被执行一次，然后当像素1,2的系数被执行时，必须再次执行前述的相关
浏览 1提问于2020-10-04得票数 0
1回答
假设X和Y是边缘标准正态分布，相关系数为1.0。
当相关系数为1.0时，二元正态分布是未定义的(从技术上讲，它是y=x线)，但numpy仍然打印输出值。它为什么要这样做？
浏览 0提问于2021-03-04得票数 1
1回答
也许我犯了个错误。如果是这样的话，我很抱歉问这个问题。
我想用函数来计算pearsonr。
from scipy.stats.stats import pearsonr
X = [4, 4, 4, 4, 4, 4]
Y = [4, 5, 5, 4, 4, 4]
pearsonr(X, Y)
我在下面看到一个错误
RuntimeWarning:在double_scalars ###中遇到的无效值
我得到错误的原因是EX =4(X的例外值是4)
我看了scpy.stats.stats.py中珠光体函数的代码。珠光体函数的某些部分如下。
mx = x.mean() # which is 4
浏览 4提问于2011-10-04得票数 12
回答已采纳
用cor()函数很容易找到与R的相关性，但如何做相反的事情呢？如何创建两个相关系数= 0.25的数值型向量？
浏览 0提问于2020-10-27得票数 0
当我运行corrcoef来寻找两个数据数组之间的相关系数时，我会得到NaNs。它只对一批数据执行此操作。这是一个。
我运行这段代码
[R(1).R,R(1).P,R(1).RL,R(1).RU] = corrcoef([data.Series1], [data.Series2], 'rows', 'pairwise');
它给了我
NaN NaN
NaN 1
R，P，RL，RU。
我不认为数据中的NaNs是问题所在，因为我对'pairwise'函数使用了corrcoef参数，这告诉它忽略NaNs。
我把相同的数据复制到Microsof
浏览 4提问于2016-02-02得票数 1
回答已采纳
我知道有一种很好的方法可以用来计算相关矩阵和相关系数。然而，我已经得到了一个没有相关系数的相关矩阵。我不想重新计算任何协方差或相关矩阵。
获取相关系数的最有效方法是什么？
浏览 1提问于2014-07-15得票数 0
5回答
Java -括号和赋值
、、、
代码：
int r=1;
System.out.println(r + (r=2));
输出结果是: 3。但我希望是4，因为我认为括号内的代码是先执行的？
浏览 1提问于2013-07-23得票数 3
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