Python数据分析--Numpy常用函数介绍(5)--Numpy中的相关性函数

摘要：NumPy中包含大量的函数，这些函数的设计初衷是能更方便地使用，掌握解这些函数，可以提升自己的工作效率。这些函数包括数组元素的选取和多项式运算等。下面通过实例进行详细了解。

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前述通过对某公司股票的收盘价的分析，了解了某些Numpy的一些函数。通常实际中，某公司的股价被另外一家公司的股价紧紧跟随，它们可能是同领域的竞争对手，也可能是同一公司下的不同的子公司。可能因两家公司经营的业务类型相同，面临同样的挑战，需要相同的原料和资源，并且争夺同类型的客户。

实际中，有很多这样的例子，如果要检验一下它们是否真的存在关联。一种方法就是看看两个公司股票收益率的相关性，强相关性意味着它们之间存在一定的关联性（特别是当所用的数据不够充足时，误差可能更大）

一、股票相关性分析

1、导出两个相关的股票数据，如下依次为：股票代码、日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量。

2、分别从CSV文件中读入相关数据，即收盘价：

close = np.loadtxt('data036.csv',delimiter=',', usecols=(5,),converters={1:datestr2num},unpack=True)
new_close= np.loadtxt('data999.csv',delimiter=',', usecols=(5,),converters={1:datestr2num},unpack=True)