【python海洋专题三十六】两个一维数组的相关系数

【python海洋专题三十六】两个一维数组的相关系数–为海洋指数作准备
两组数据：

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

A = [41, 63, 83, 71, 94, 62, 60, 42, 55, 67]

B = [10, 16, 26, 29, 20, 9, 8, 13, 18, 14]

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代码分享：

import scipy.stats as stats
from matplotlib import pyplot as plt
from palettable.matplotlib import matplotlib
import matplotlib
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import codecsx = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
A = [41, 63, 83, 71, 94, 62, 60, 42, 55, 67]B = [10, 16, 26, 29, 20, 9, 8, 13, 18, 14]
#  -01----调用颜色---
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\brown.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data = []
for line in lines:data.append(float(line.strip()))
data = np.array(data)
# ----
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\brown3.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data2 = []
for line in lines:data2.append(float(line.strip()))
data2 = np.array(data2)
# ---
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\cornflowerblue.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data1 = []
for line in lines:data1.append(float(line.strip()))
data1 = np.array(data1)
# ----0 ---end----cornflowerblue
# 中文字体设置
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei', weight="bold")
# 设置matplotlib正常显示中文和负号
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False     # 正常显示负号
# 创建图形和坐标轴对象
# 分辨率参数-dpi，画布大小参数-figsize
fig, ax = plt.subplots(dpi=300, figsize=(4.2, 2.2))
# 绘制第一个数组的折线图
ax.plot(x, A, color=data / 256, marker='.', linestyle='-', linewidth=1, markersize=1)
ax.plot(x, B, color=data1 / 256, marker='.', linestyle='-', linewidth=1, markersize=1)
# 设置坐标轴标签
# 标签设置字体大小设置
plt.xlabel('年份', fontsize=4,color=data2 / 256)
plt.ylabel('AMO（index）', fontsize=4,color=data2 / 256)
plt.title('相关系数', fontsize=5, color=data2 / 256)
plt.xlim(0, 11)
plt.ylim(0, 100)
y_tick = np.linspace(0, 100, 10)
plt.yticks(y_tick, fontsize=4, color=data2 / 256)
x_tick = np.linspace(0, 10, 10)
plt.xticks(x_tick, fontsize=4, color=data2 / 256)
# ----
plt.text(x=8,  # 文本x轴坐标y=80,  # 文本y轴坐标s='两组数据的相关系数：0.6',  # 文本内容rotation=1,  # 文字旋转ha='left',  # x=2.2是文字的左端位置，可选'center', 'right', 'left'va='baseline',  # y=8是文字的低端位置，可选'center', 'top', 'bottom', 'baseline', 'center_baseline'fontdict=dict(fontsize=5,color=data1 / 256,#family='serif',  # 字体,可选'serif', 'sans-serif', 'cursive', 'fantasy', 'monospace'weight='bold',  # 磅值，可选'light', 'normal', 'medium', 'semibold', 'bold', 'heavy', 'black')  # 字体属性设置)print(stats.pearsonr(A, B))
plt.savefig('两组一位数组的相关系数_index.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)  # 输出地图，并设置边框空白紧密
plt.show()

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x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

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B = [10, 16, 26, 29, 20, 9, 8, 13, 18, 14]

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A = [41, 63, 83, 71, 94, 62, 60, 42, 55, 67]B = [10, 16, 26, 29, 20, 9, 8, 13, 18, 14]
#  -01----调用颜色---
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\brown.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data = []
for line in lines:data.append(float(line.strip()))
data = np.array(data)
# ----
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\brown3.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data2 = []
for line in lines:data2.append(float(line.strip()))
data2 = np.array(data2)
# ---
filename = 'D:\matlab_work\函数名为colormore的颜色索引表制作\R_color_txt\R_color_single\\cornflowerblue.txt'
file = open(filename, 'r')
lines = file.readlines()
file.close()
data1 = []
for line in lines:data1.append(float(line.strip()))
data1 = np.array(data1)
# ----0 ---end----cornflowerblue
# 中文字体设置
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei', weight="bold")
# 设置matplotlib正常显示中文和负号
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False     # 正常显示负号
# 创建图形和坐标轴对象
# 分辨率参数-dpi，画布大小参数-figsize
fig, ax = plt.subplots(dpi=300, figsize=(4.2, 2.2))
# 绘制第一个数组的折线图
ax.plot(x, A, color=data / 256, marker='.', linestyle='-', linewidth=1, markersize=1)
ax.plot(x, B, color=data1 / 256, marker='.', linestyle='-', linewidth=1, markersize=1)
# 设置坐标轴标签
# 标签设置字体大小设置
plt.xlabel('年份', fontsize=4,color=data2 / 256)
plt.ylabel('AMO（index）', fontsize=4,color=data2 / 256)
plt.title('相关系数', fontsize=5, color=data2 / 256)
plt.xlim(0, 11)
plt.ylim(0, 100)
y_tick = np.linspace(0, 100, 10)
plt.yticks(y_tick, fontsize=4, color=data2 / 256)
x_tick = np.linspace(0, 10, 10)
plt.xticks(x_tick, fontsize=4, color=data2 / 256)
# ----
plt.text(x=8,  # 文本x轴坐标y=80,  # 文本y轴坐标s='两组数据的相关系数：0.6',  # 文本内容rotation=1,  # 文字旋转ha='left',  # x=2.2是文字的左端位置，可选'center', 'right', 'left'va='baseline',  # y=8是文字的低端位置，可选'center', 'top', 'bottom', 'baseline', 'center_baseline'fontdict=dict(fontsize=5,color=data1 / 256,#family='serif',  # 字体,可选'serif', 'sans-serif', 'cursive', 'fantasy', 'monospace'weight='bold',  # 磅值，可选'light', 'normal', 'medium', 'semibold', 'bold', 'heavy', 'black')  # 字体属性设置)print(stats.pearsonr(A, B))
plt.savefig('两组一位数组的相关系数_index.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)  # 输出地图，并设置边框空白紧密
plt.show()