Python如何对2D数组进行ftest？

Question

问题

我有两个数组，我们称它们为ar1和ar2（size（192289）），它们代表标准差的lat lon映射，我有一个大小相似的数组来表示它们的差异。我要绘制差异，并在顶部绘制一个点画图案，其中两个数组之间的差异在95%置信水平（α=0.05）下具有统计学意义。在

代码

我用这个例子来编写代码-

How do I do a F-test in python

我使用了Joel Cornett的解，用ar1和{}代替X和Y

F = np.var(ar1) / np.var(ar2)
print np.var(ar1), np.var(ar2)
print F

0.118586507371 0.161485609461 0.734347213766

下一部分，我需要N-2个自由度来进行分析，其中N是数组中的点数，在本例中为55848（192×289）。len(ar1)和len(ar2)在这里不起作用，因为它们只给出第一维的长度，所以我尝试将数组展平以获得正确的长度。在

^{pr2}$

55486 55486

然而，继续下去，我得到的p值是9.88365269356e-289（基本上是0）。这是一个单一的值，正如我在这个特殊的例子中所预期的，统计上不重要，但是我需要一个数组值来做点画，这样我就可以看到网格上是否有任何地方的差异是显著的。我只是不知道如何在二维数组上执行这个测试，因为我发现的所有示例都使用列表或其他一维数据类型，而且我以前也从未做过这样的分析。（我是应导师的要求来做的，他不使用Python）。在

问题

如何在两个二维数组上执行f检验，结果给出了一个大小相似的数组，并为每个网格点提供了一个p值？在

如果可能的话，我可以修改它，以填补由于对主题缺乏理解而遗漏的任何内容（让我知道我得到的p值似乎不正确），但如果这太复杂或不完整，无法获得帮助，我将删除它。在

Answer 1

这取决于你的阵列。如果步长足够大，可以将lat/long数组拆分成更小的部分，则可以计算24x24的正方形，而不是整个数组。你可以检查不同的比例，看看什么是合理的。要实现这一点，请尝试以下方法：

F = np.zeros((derp.shape[0]-24, derp.shape[1]-24))
for a in np.arange(0, F.shape[0]):
    for b in np.arange(0, F.shape[1]):
        F[a,b] = np.var(ar1[a:a+24, b:b+24])/np.var(ar2[a:a+24, b:b+24])

这将产生类似大小的输出（168265）数组，因为24x24的平方在上面的步骤1的代码中求值可能不再有意义。对于较小的步长，半重叠正方形将产生更合理的结果：

^{pr2}$

这将产生（14,22）数组。