基因表达数据中的Pearson相关性问题

使用 Python 中的 pandas 库中的 corr() 方法计算基因表达数据中每个基因之间的 Pearson 相关系数。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取基因表达数据
gene_expression_data = pd.read_csv('gene_expression.csv')

# 计算每个基因之间的 Pearson 相关系数
gene_corr_matrix = gene_expression_data.corr(method='pearson')

# 打印出前 10 行和前 10 列的 Pearson 相关系数矩阵
print(gene_corr_matrix.iloc[:10, :10])

其中，gene_expression.csv 是包含基因表达数据的 CSV 文件。在代码中，我们使用 pandas 库中的 corr() 方法来计算基因表达数据中每个基因之间的 Pearson 相关系数，并将其保存为一个矩阵。我们还打印出了该矩阵的前 10 行和前 10 列，以便我们查看其中的部分值。