我有两个形状为NXT和MXT的数组。我想计算T每对可能的行n和m之间的相关系数(来自N和M)。最快、最Pythonic的方法是什么？(在我看来，循环N和M既不快也不像pythonic。)我期待答案涉及numpy和/或scipy。现在我的数组是numpyarrays，但我愿意将它们转换为不同的类型。我希望我的输出是一个形状为NXM的数组。注意当我说“相关系数”时，我的意思是Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient.这里有一些注意事项:numpy函数correlate要求输入数组是一维的。numpy函数corrcoef接受二维数组，但它们必须具
我有两个形状为NXT和MXT的数组。我想计算T每对可能的行n和m之间的相关系数(来自N和M)。最快、最Pythonic的方法是什么？(在我看来，循环N和M既不快也不像pythonic。)我期待答案涉及numpy和/或scipy。现在我的数组是numpyarrays，但我愿意将它们转换为不同的类型。我希望我的输出是一个形状为NXM的数组。注意当我说“相关系数”时，我的意思是Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient.这里有一些注意事项:numpy函数correlate要求输入数组是一维的。numpy函数corrcoef接受二维数组，但它们必须具
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)并且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)？ 最佳答案 numpy.correlate只返回两个向量的互相关。如果您需要了解互相关，请从http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation开始.通过查看自相关函数(与自身交叉相关的向
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)并且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)？ 最佳答案 numpy.correlate只返回两个向量的互相关。如果您需要了解互相关，请从http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation开始.通过查看自相关函数(与自身交叉相关的向
如何在Pandas的相关矩阵中找到最高相关性？关于如何使用R(Showcorrelationsasanorderedlist,notasalargematrix或EfficientwaytogethighlycorrelatedpairsfromlargedatasetinPythonorR)有很多答案，但我想知道如何使用pandas来做到这一点？在我的情况下，矩阵是4460x4460，所以不能直观地做到这一点。 最佳答案 您可以使用DataFrame.values来获取数据的numpy数组，然后使用诸如argsort()等NumP
如何在Pandas的相关矩阵中找到最高相关性？关于如何使用R(Showcorrelationsasanorderedlist,notasalargematrix或EfficientwaytogethighlycorrelatedpairsfromlargedatasetinPythonorR)有很多答案，但我想知道如何使用pandas来做到这一点？在我的情况下，矩阵是4460x4460，所以不能直观地做到这一点。 最佳答案 您可以使用DataFrame.values来获取数据的numpy数组，然后使用诸如argsort()等NumP
我正在使用Python和Numpy计算任意次数的最佳拟合多项式。我传递了一个x值、y值以及我想要拟合的多项式的次数(线性、二次等)的列表。这很有效，但我还想计算r(相关系数)和r-squared(确定系数)。我将我的结果与Excel的最佳拟合趋势线功能以及它计算的r平方值进行比较。使用它，我知道我正在为线性最佳拟合(度数等于1)正确计算r平方。但是，我的函数不适用于度数大于1的多项式。Excel能够做到这一点。如何使用Numpy计算高阶多项式的r平方？这是我的功能:importnumpy#PolynomialRegressiondefpolyfit(x,y,degree):result
我正在使用Python和Numpy计算任意次数的最佳拟合多项式。我传递了一个x值、y值以及我想要拟合的多项式的次数(线性、二次等)的列表。这很有效，但我还想计算r(相关系数)和r-squared(确定系数)。我将我的结果与Excel的最佳拟合趋势线功能以及它计算的r平方值进行比较。使用它，我知道我正在为线性最佳拟合(度数等于1)正确计算r平方。但是，我的函数不适用于度数大于1的多项式。Excel能够做到这一点。如何使用Numpy计算高阶多项式的r平方？这是我的功能:importnumpy#PolynomialRegressiondefpolyfit(x,y,degree):result
我有一个Java类，它表示两个元素之间的相关性(典型的POJO):publicclassCorrelation{privatefinalStringa;privatefinalStringb;privatedoublecorrelation;publicCorrelation(Stringa,Stringb){this.a=a;this.b=b;}publicdoublegetCorrelation(){returncorrelation;}publicvoidsetCorrelation(doublecorrelation){this.correlation=correlation;
我有一个Java类，它表示两个元素之间的相关性(典型的POJO):publicclassCorrelation{privatefinalStringa;privatefinalStringb;privatedoublecorrelation;publicCorrelation(Stringa,Stringb){this.a=a;this.b=b;}publicdoublegetCorrelation(){returncorrelation;}publicvoidsetCorrelation(doublecorrelation){this.correlation=correlation;
