python - 如何解释 numpy.correlate 和 numpy.corrcoef 返回的值？

Question

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)？

Answer 1

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量)可以看到一个很好的例子:

import numpy as np

# create a vector
vector = np.random.normal(0,1,size=1000) 

# insert a signal into vector
vector[::50]+=10

# perform cross-correlation for all data points
output = np.correlate(vector,vector,mode='full')

当两个数据集重叠时，这将返回一个具有最大值的 comb/shah 函数。由于这是一个自相关，因此两个输入信号之间不会有“滞后”。因此相关性的最大值是vector.size-1。

如果只想要重叠数据的相关值，可以使用mode='valid'。