python – 将一组向量与numpy中的另一组相关联？

2023年9月23日 158次阅读

假设我有一组向量(来自传感器1的读数,来自传感器2的读数,来自传感器3的读数 – 首先通过时间戳,然后通过传感器ID索引),我想将其与一组单独的向量相关联(温度) ,湿度等 – 也都是首先按时间戳索引,其次是按类型索引).

numpy最干净的方法是什么？看起来它应该是一个相当简单的功能……

换句话说,我想看到：

> a.shape 
(365,20)

> b.shape
(365, 5)

> correlations = magic_correlation_function(a,b)

> correlations.shape
(20, 5)

干杯,
/ YGA

附：我被要求添加一个例子.

这是我想看到的：

$In [27]:  x
$Out[27]: 
array([[ 0,  0,  0],
       [-1,  0, -1],
       [-2,  0, -2],
       [-3,  0, -3],
       [-4,  0.1, -4]])

$In [28]: y
$Out[28]: 
array([[0, 0],
       [1, 0],
       [2, 0],
       [3, 0],
       [4, 0.1]])

$In [28]: magical_correlation_function(x, y)
$Out[28]: 
array([[-1.        ,  0.70710678,  1.        ]
       [-0.70710678,  1.        ,  0.70710678]])

Ps2：哎呀,错误地转录了我的例子.对不起.现在修复了.

最佳答案 我能找到的最简单的事情是使用scipy.stats包

In [8]: x
Out[8]: 
array([[ 0. ,  0. ,  0. ],
       [-1. ,  0. , -1. ],
       [-2. ,  0. , -2. ],
       [-3. ,  0. , -3. ],
       [-4. ,  0.1, -4. ]])
In [9]: y
Out[9]: 
array([[0. , 0. ],
       [1. , 0. ],
       [2. , 0. ],
       [3. , 0. ],
       [4. , 0.1]])

In [10]: import scipy.stats

In [27]: (scipy.stats.cov(y,x)
          /(numpy.sqrt(scipy.stats.var(y,axis=0)[:,numpy.newaxis]))
          /(numpy.sqrt(scipy.stats.var(x,axis=0))))
Out[27]: 
array([[-1.        ,  0.70710678, -1.        ],
       [-0.70710678,  1.        , -0.70710678]])

这些不是你得到的数字,但你已经混淆了你的行. (元素[0,0]应为1.)

一个更复杂,但纯粹是numpy的解决方案

In [40]: numpy.corrcoef(x.T,y.T)[numpy.arange(x.shape[1])[numpy.newaxis,:]
                                 ,numpy.arange(y.shape[1])[:,numpy.newaxis]]
Out[40]: 
array([[-1.        ,  0.70710678, -1.        ],
       [-0.70710678,  1.        , -0.70710678]])

这将更慢,因为它计算x中每个元素与x中的其他元素的相关性,这是您不想要的.此外,用于获取所需阵列子集的高级索引技术可能会让您头疼.

如果你要强烈使用numpy,请熟悉broadcasting和indexing的规则.它们将帮助你尽可能多地推进到C级.

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