考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解：

(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。

(2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。

(3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。

通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：

相关系数     0.8-1.0     极强相关

                 0.6-0.8     强相关

                 0.4-0.6     中等程度相关

                 0.2-0.4     弱相关

                 0.0-0.2     极弱相关或无相关

    首先放上公式：

公式定义为： 两个连续变量(X,Y)的pearson相关性系数(Px,y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX,σY)。系数的取值总是在-1.0到1.0之间，接近0的变量被成为无相关性，接近1或者-1被称为具有强相关性。

def pearson(vector1, vector2):

    n = len(vector1)

    #simple sums

    sum1 = sum(float(vector1[i]) for i in range(n))

    sum2 = sum(float(vector2[i]) for i in range(n))

    #sum up the squares

    sum1_pow = sum([pow(v, 2.0) for v in vector1])

    sum2_pow = sum([pow(v, 2.0) for v in vector2])

    #sum up the products

    p_sum = sum([vector1[i]*vector2[i] for i in range(n)])

    #分子num，分母den

    num = p_sum - (sum1*sum2/n)

    den = math.sqrt((sum1_pow-pow(sum1, 2)/n)*(sum2_pow-pow(sum2, 2)/n))

    if den == 0:

        return 0.0

    return num/den

现在，用两个向量测试一下：

vector1 = [2,7,18,88,157，90,177,570]

vector2 = [3,5,15,90,180, 88,160,580]

运行结果为0.998，可见这两组数是高度正相关的。