корреляция#
- scipy.spatial.distance.корреляция(u, v, w=None, центрированный=True)[источник]#
Вычислить корреляционное расстояние между двумя одномерными массивами.
Корреляционное расстояние между u и v, определяется как
\[1 - \frac{(u - \bar{u}) \cdot (v - \bar{v})} {{\|(u - \bar{u})\|}_2 {\|(v - \bar{v})\|}_2}\]где \(\bar{u}\) является средним значением элементов u и \(x \cdot y\) является скалярным произведением \(x\) и \(y\).
- Параметры:
- u(N,) массивоподобный объект из чисел с плавающей точкой
Входной массив.
Устарело с версии 1.15.0: Комплексный u устарел и вызовет ошибку в SciPy 1.17.0
- v(N,) массивоподобный объект из чисел с плавающей точкой
Входной массив.
Устарело с версии 1.15.0: Комплексный v устарел и вызовет ошибку в SciPy 1.17.0
- w(N,) array_like из чисел с плавающей запятой, необязательный
Веса для каждого значения в u и v. По умолчанию None, что присваивает каждому значению вес 1.0
- центрированныйbool, необязательно
Если True, u и v будет центрирован. По умолчанию True.
- Возвращает:
- корреляцияdouble
Корреляционное расстояние между 1-D массивом u и v.
Примеры
Найти корреляцию между двумя массивами.
>>> from scipy.spatial.distance import correlation >>> correlation([1, 0, 1], [1, 1, 0]) 1.5
Используя весовой массив, корреляция может быть рассчитана как:
>>> correlation([1, 0, 1], [1, 1, 0], w=[0.9, 0.1, 0.1]) 1.1
Если центрирование не требуется, корреляция может быть рассчитана как:
>>> correlation([1, 0, 1], [1, 1, 0], centered=False) 0.5