我有两个一维数组,我想看看它们之间的相互关系。我应该在 numpy 中使用什么程序?我正在使用 numpy.corrcoef(arrayA, arrayB) 和numpy.correlate(arrayA, arrayB) 两者都给出了一些我无法理解或理解的结果。 有人可以阐明如何理解和解释这些数值结果(最好使用示例)吗? 原文由 khan 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0...
一个很好的例子可以通过查看自相关函数(与自身相互关联的向量)来看到：
相关性测试是一种用于衡量两个变量之间关系强度的统计方法。在Python中,可以使用Numpy库中的相关性函数来计算变量之间的相关性。 Numpy中的相关性函数主要有两个:corrcoef和corrcoef2。这两个函数都可以用于计算两个变量之间的相关系数,其取值范围为-1到1。相关系数为1表示两个变量完全正相关,为-1表示完全负相关,为...
对于多维数组,你可能想要计算相关性矩阵或协方差矩阵,这可以揭示数组中不同维度之间的线性关系。你可以使用 numpy.cov 计算协方差矩阵,并使用 numpy.corrcoef 计算相关性矩阵。 展平数组:如果多维数组的形状允许,并且你想要一个全局的相关性度量,你可以考虑将多维数组展平为一维数组,然后应用 numpy.correlate。但请注意...
最近再做一个小作业,是关于寻找太平洋Nino3.4区和热带印度洋(TI)海温(SST)的最大超前滞后关系,不可避免需要求解互相关函数。其中numpy,scipy,statsmodels均有求解互相关的函数,最后选择numpy.correlate。但是我发现其中关于互相关的定义好像有点问题(或者函数其实并不完善),其中问题如下: ...
corrcoef(x[, y, rowvar, bias, ddof]) # 返回Pearson乘积矩相关系数。 correlate(a, v[, mode]) # 返回两个一维序列的交叉关系。 cov(m[, y, rowvar, bias, ddof, fweights, …]) # 估计协方差矩阵,给定数据和权重。 corrcoef(x[, y, rowvar, bias, ddof]) # 返回Pearson乘积矩相关系数。
把numpy翻译为一个中文库. Contribute to pebble329/-numpy- development by creating an account on GitHub.
标准统计程序涉及收集数据，以测试两个统计数据集之间的关系，或者测试从理想化模型中提取的数据集和综合数据。为两个数据集之间的统计关系提出了一个假设，并将其作为两个数据集之间不存在关系的理想化零假设的替代选择。拒绝或反驳零假设是使用统计测试完成的，该测试量化了在给定测试中使用的数据的情况下可以证明零...
有时候人容易犯知其一不知其二的错误，np.std也是支持计算无偏样本标准差的（话说无偏样本标准差这么常用...
numpy.correlate仅返回两个向量的互相关。如果您需要了解交叉相关性，请从http://en.wikipedia.org/wiki...