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我有两个1D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)，但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（最好是举一个例子）？
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numpy.correlate仅返回两个向量的互相关。
如果需要了解互相关，则从http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation开始。
通过查看自相关函数（一个与自身互相关的向量，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，这将返回具有最大值的梳齿/ shah函数。由于这是自相关，因此在两个输入信号之间不会有“滞后”。因此，相关的最大值是vector.size-1。
[如果仅需要重叠数据的相关值，则可以使用mode='valid'。
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目前我只能对numpy.correlate发表评论。这是一个强大的工具。我已将其用于两个目的。首先是在另一个模式中找到一个模式：
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如果您对int
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阅读完所有教科书的定义和公式后，对初学者来说，看看如何从另一个派生出来可能很有用。首先关注两个向量之间只有成对相关的简单情况。
