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我的问题类似于this one ,但不同之处在于我需要一个零和一个数组作为输出。我有一个原始时间序列的零和一个具有高自相关性(即,这些是聚集的)。对于一些重要性测试,我需要创建具有相同数量的零和一的随机数组。 IE。然而,原始数组的排列,自相关也应与原始数组保持相同/相似,因此简单的 np.permutation
对我没有帮助。
由于我正在进行多项实现,因此我需要一个尽可能快的解决方案。任何帮助深表感谢。
最佳答案
根据您提到的问题,您希望对 x
进行排列,使得
np.corrcoef(x[0: len(x) - 1], x[1: ])[0][1]
不变。
假设序列x由
组成z1 o1 z2 o2 z3 o3 ... zk ok,
其中每个 zi 是一个 0 序列,每个 oi 是一个 1 序列. (有四种情况,取决于序列是以0s还是1s开始,以0s还是1s结束,但原则上都是一样的)。
假设 p 和 q 分别是 {1, ..., k} 的排列,并考虑序列
zp[1] oq[1] zp[2] oq[2] zp[3] oq[3] ... zp[k] oq[k ],
也就是说,0 和 1 的每个游程子序列都已在内部置换。
例如,假设原始序列是
0, 0, 0, 1, 1, 0, 1。
然后
0, 0, 0, 1, 0, 1, 1,
就是这样一个排列,还有
0, 1, 1, 0, 0, 0, 1,
和
0、1、0、0、0、1、1。
执行此排列不会改变相关性:
因此,这提供了一种生成不影响相关性的排列的方法。 (另外,请参阅最后另一种更简单、更有效的方法,它适用于许多常见情况。)
我们从函数 preprocess
开始,它接受序列,并返回一个元组 starts_with_zero, zeros, ones
,分别表示,
x
是否以0开头在代码中,这是
import numpy as np
import itertools
def preprocess(x):
def find_runs(x, val):
matches = np.concatenate(([0], np.equal(x, val).view(np.int8), [0]))
absdiff = np.abs(np.diff(matches))
ranges = np.where(absdiff == 1)[0].reshape(-1, 2)
return ranges[:, 1] - ranges[:, 0]
starts_with_zero = x[0] == 0
run_lengths_0 = find_runs(x, 0)
run_lengths_1 = find_runs(x, 1)
zeros = [np.zeros(l) for l in run_lengths_0]
ones = [np.ones(l) for l in run_lengths_1]
return starts_with_zero, zeros, ones
(此函数借用了对 this question 的回答。)
要使用这个函数,你可以这样做,例如,
x = (np.random.uniform(size=10000) > 0.2).astype(int)
starts_with_zero, zeros, ones = preprocess(x)
现在我们编写一个函数来在内部置换 0 和 1 运行,并连接结果:
def get_next_permutation(starts_with_zero, zeros, ones):
np.random.shuffle(zeros)
np.random.shuffle(ones)
if starts_with_zero:
all_ = itertools.izip_longest(zeros, ones, fillvalue=np.array([]))
else:
all_ = itertools.izip_longest(ones, zeros, fillvalue=np.array([]))
all_ = [e for p in all_ for e in p]
x_tag = np.concatenate(all_)
return x_tag
要生成另一个排列(具有相同的相关性),您可以使用
x_tag = get_next_permutation(starts_with_zero, zeros, ones)
要生成许多排列,您可以这样做:
starts_with_zero, zeros, ones = preprocess(x)
for i in range(<number of permutations needed):
x_tag = get_next_permutation(starts_with_zero, zeros, ones)
示例
假设我们运行
x = (np.random.uniform(size=10000) > 0.2).astype(int)
print np.corrcoef(x[0: len(x) - 1], x[1: ])[0][1]
starts_with_zero, zeros, ones = preprocess(x)
for i in range(10):
x_tag = get_next_permutation(starts_with_zero, zeros, ones)
print x_tag[: 50]
print np.corrcoef(x_tag[0: len(x_tag) - 1], x_tag[1: ])[0][1]
然后我们得到:
0.00674330566615
[ 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0.
1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 1.
0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
0.00674330566615
[ 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 1. 0.
1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
0.00674330566615
[ 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 1. 1. 0.]
0.00674330566615
[ 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 0.
1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 1.]
0.00674330566615
[ 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 1. 0. 1.
1. 1. 0. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 1.
0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 1.]
0.00674330566615
[ 1. 1. 0. 1. 1. 1. 0. 0. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 1. 1. 0.
1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
0. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 1.]
0.00674330566615
[ 1. 1. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 0. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 1.]
0.00674330566615
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 0. 1. 1.
1. 1. 1. 0. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 0.
0. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 1. 1.]
0.00674330566615
[ 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1.
0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 1. 1. 1.]
0.00674330566615
[ 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0.]
请注意,如果有一个更简单的解决方案
你的序列长度为n,
一些数 m 有 m << n,并且
m! 远大于您需要的排列数。
在这种情况下,只需将您的序列分成 m 个(大约)相等的部分,然后随机排列它们。如前所述,只有 m - 1 边界以可能影响相关性的方式发生变化。由于 m << n,这可以忽略不计。
对于某些数字,假设您有一个包含 10000 个元素的序列。众所周知20! = 2432902008176640000 ,这可能比您需要的排列要多得多。通过将您的序列分成 20 个部分并进行排列,您最多会影响 19/10000,并且可能足够小。对于这些尺寸,这是我要使用的方法。
关于python - 创建具有相同自相关的排列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39505153/
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