在删除零后计算相关性

，可以使用皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量两个变量之间的线性相关程度。皮尔逊相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示无相关，1表示完全正相关。

皮尔逊相关系数的计算公式为：

r = Σ((Xi - X̄)(Yi - Ȳ)) / sqrt(Σ(Xi - X̄)^2 * Σ(Yi - Ȳ)^2)

其中，Xi和Yi分别代表两个变量的取值，X̄和Ȳ分别代表两个变量的平均值。通过计算出的皮尔逊相关系数，可以判断两个变量之间的相关性强度和方向。

应用场景：

数据分析：皮尔逊相关系数可以帮助分析数据集中的变量之间的关系，例如在市场调研中，可以用于衡量产品价格和销量之间的相关性，以帮助制定合理的定价策略。
金融领域：可以用于衡量不同证券之间的相关性，帮助投资者构建投资组合，降低风险。
生物统计学：可以用于研究基因表达数据中的基因之间的相关性，从而识别与特定疾病相关的基因。

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