- c - 在位数组中找到第一个零
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我有两个给定的数组:x 和 y。我想按如下方式计算两个数组之间的相关系数:
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
x = np.array([[[1,2,3,4],
[5,6,7,8]],
[[11,22,23,24],
[25,26,27,28]]])
i,j,k = x.shape
y = np.array([[[31,32,33,34],
[35,36,37,38]],
[[41,42,43,44],
[45,46,47,48]]])
xx = np.row_stack(np.dstack(x))
yy = np.row_stack(np.dstack(y))
results = []
for a, b in zip(xx,yy):
r_sq, p_val = pearsonr(a, b)
results.append(r_sq)
results = np.array(results).reshape(j,k)
print results
[[ 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1.]]
答案是正确的。但是,想知道使用 numpy 和/或 scipy 是否有更好更快的方法。
最佳答案
另一种方法(不一定更好)是:
xx = x.reshape(2,-1).T # faster, minor issue though
yy = y.reshape(2,-1).T
results = [pearsonr(a,b)[0] for a,b in zip(xx,yy)]
results = np.array(results).reshape(x.shape[1:])
另一个当前线程正在讨论使用列表理解来迭代数组的值:Confusion about numpy's apply along axis and list comprehensions
如那里所讨论的,另一种方法是初始化 results
,并在迭代期间填充值。对于非常大的案例,这可能更快,但对于中等规模的案例,这
np.array([... for .. in ...])
是合理的。
更深层次的问题是,pearsonr
或其他替代方法是否可以计算多对而不是一对的这种相关性。这可能需要研究 pearsonr
的内部结构,或 stats
中的其他函数。
这是矢量化 stats.pearsonr
的第一个剪辑:
def pearsonr2(a,b):
# stats.pearsonr adapted for
# x and y are (N,2) arrays
n = x.shape[1]
mx = x.mean(1)
my = y.mean(1)
xm, ym = x-mx[:,None], y-my[:,None]
r_num = np.add.reduce(xm * ym, 1)
r_den = np.sqrt(stats.ss(xm,1) * stats.ss(ym,1))
r = r_num / r_den
r = np.clip(r, -1.0, 1.0)
return r
print pearsonr2(xx,yy)
它符合你的情况,尽管这些测试值并没有真正发挥作用。我刚刚获取了 pearsonr
代码,在大部分行中添加了 axis=1
参数,并确保一切正常。 prob
步骤可以包含在一些 bool 掩码中。
(如果需要,我可以将 stats.pearsonr
代码添加到我的答案中)。
此版本将采用任何维度 a
、b
(只要它们相同),并沿着 pearsonr
计算指定轴。无需 reshape 。
def pearsonr_flex(a,b, axis=1):
# stats.pearsonr adapted for
# x and y are (N,2) arrays
n = x.shape[axis]
mx = x.mean(axis, keepdims=True)
my = y.mean(axis, keepdims=True)
xm, ym = x-mx, y-my
r_num = np.add.reduce(xm * ym, axis)
r_den = np.sqrt(stats.ss(xm, axis) * stats.ss(ym, axis))
r = r_num / r_den
r = np.clip(r, -1.0, 1.0)
return r
pearsonr_flex(xx, yy, 1)
preasonr_flex(x, y, 0)
关于python - 有没有更快的方法来获得相同的结果?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27649503/
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