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python - numpy中多维数组的自相关

coder 2023-08-15 原文

我有一个二维数组,即也是数组的序列数组。对于每个序列,我想计算自相关,因此对于 (5,4) 数组,我会得到 5 个结果,或维度 (5,7) 的数组。

我知道我可以在第一个维度上循环,但那很慢而且是我最后的选择。还有别的办法吗?

谢谢!

编辑:

根据选择的答案加上 mtrw 的评论,我有以下功能:

def xcorr(x):
  """FFT based autocorrelation function, which is faster than numpy.correlate"""
  # x is supposed to be an array of sequences, of shape (totalelements, length)
  fftx = fft(x, n=(length*2-1), axis=1)
  ret = ifft(fftx * np.conjugate(fftx), axis=1)
  ret = fftshift(ret, axes=1)
  return ret

注意length在我的代码中是一个全局变量,所以一定要声明。我也没有将结果限制为实数,因为我也需要考虑复数。

最佳答案

使用 FFT-based autocorrelation :

import numpy
from numpy.fft import fft, ifft

data = numpy.arange(5*4).reshape(5, 4)
print data
##[[ 0  1  2  3]
## [ 4  5  6  7]
## [ 8  9 10 11]
## [12 13 14 15]
## [16 17 18 19]]
dataFT = fft(data, axis=1)
dataAC = ifft(dataFT * numpy.conjugate(dataFT), axis=1).real
print dataAC
##[[   14.     8.     6.     8.]
## [  126.   120.   118.   120.]
## [  366.   360.   358.   360.]
## [  734.   728.   726.   728.]
## [ 1230.  1224.  1222.  1224.]]

我对你关于答案具有维度 (5, 7) 的陈述感到有点困惑,所以可能有一些重要的事情我不理解。

编辑:根据 mtrw 的建议,一个不环绕的填充版本:

import numpy
from numpy.fft import fft, ifft

data = numpy.arange(5*4).reshape(5, 4)
padding = numpy.zeros((5, 3))
dataPadded = numpy.concatenate((data, padding), axis=1)
print dataPadded
##[[  0.   1.   2.   3.   0.   0.   0.   0.]
## [  4.   5.   6.   7.   0.   0.   0.   0.]
## [  8.   9.  10.  11.   0.   0.   0.   0.]
## [ 12.  13.  14.  15.   0.   0.   0.   0.]
## [ 16.  17.  18.  19.   0.   0.   0.   0.]]
dataFT = fft(dataPadded, axis=1)
dataAC = ifft(dataFT * numpy.conjugate(dataFT), axis=1).real
print numpy.round(dataAC, 10)[:, :4]
##[[   14.     8.     3.     0.     0.     3.     8.]
## [  126.    92.    59.    28.    28.    59.    92.]
## [  366.   272.   179.    88.    88.   179.   272.]
## [  734.   548.   363.   180.   180.   363.   548.]
## [ 1230.   920.   611.   304.   304.   611.   920.]]

必须有一种更有效的方法来做到这一点,特别是因为自相关是对称的,而我没有利用它。

关于python - numpy中多维数组的自相关,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4503325/

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