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Python中统计两个输入之间关系通常使用相关性分析或回归分析来实现。这些方法可以帮助我们确定两个变量之间是否存在线性或非线性关系，以及它们之间的强度和方向。

例如，我们可以使用Python中的Pandas和NumPy库来计算两个变量之间的皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），它是一种用于度量两个连续变量之间线性相关程度的方法。下面是一个例子：

python
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建两个随机变量x和y
x = np.random.rand(100)
y = 2 * x + np.random.randn(100)

# 计算x和y的皮尔逊相关系数
corr = np.corrcoef(x, y)[0, 1]

print("x和y的皮尔逊相关系数为：", corr)


上述代码创建了两个长度为100的随机变量x和y，其中y是通过将x乘以2并加入一些随机噪声生成的。然后，使用NumPy的corrcoef()函数计算x和y之间的皮尔逊相关系数，并将其打印出来。

输出结果可能类似于：

x和y的皮尔逊相关系数为： 0.9112332086252849

这表明x和y之间存在比较强的正线性关系，即当x增加时，y也会随之增加。

除了皮尔逊相关系数外，还有很多其他的统计方法可以用于分析两个变量之间的关系，例如斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）或Kendall Tau相关系数（Kendall's tau correlation coefficient），以及线性回归或非线性回归等。具体使用哪种方法要根据数据类型和研究问题而定。