如何解释numpy.correlate和numpy.corrcoef值？

Question

我有两个一维数组，我想看看它们之间的相互关系。我在纽比应该用什么程序？我用的是numpy.corrcoef(arrayA, arrayB)和numpy.correlate(arrayA, arrayB)，它们都给出了一些我无法理解或理解的结果。有人能解释一下如何理解和解释这些数值结果吗（最好用一个例子）？谢谢。

Answer 1

numpy.correlate只返回两个向量的互相关。

如果您需要了解相互关系，那么从http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation开始。

一个很好的例子可以通过查看自相关函数（一个与自身相关的向量）：

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，这将返回一个最大值为comb/shah的函数。由于这是一个自相关，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。

如果只需要重叠数据的相关值，可以使用mode='valid'。