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Stack Overflow用户

提问于 2016-11-28 20:50:35

回答 1查看 562关注 0票数 1

假设你有数百个numpy数组，你想要计算它们之间的相关性。我是在嵌套的for循环的帮助下计算的。但是，执行花费了大量的时间(20分钟！)。提高计算效率的一种方法是计算相关表对角线的一半，将其复制到另一半，并使对角线等于1。我的意思是，关联(x，y)=关联(y，x)和关联(x，x)始终等于1。但是，使用这些更正，代码也将花费大量时间(大约7-8分钟)。还有其他建议吗？

My code
for x in data_set:
    for y in data_set:
        correlation = np.corrcoef(x,y)[1][0]

python

numpy

iteration

correlation

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2016-11-28 21:01:43

我确信你可以通过创建一个2-D数组并计算它的相关矩阵(而不是一个接一个地计算成对的相关)来实现更快的结果。

在https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.corrcoef.html的corrcoef文档中，输入可以是：“包含多个变量和观察值的一维或二维数组。m的每一行代表一个变量，每列代表所有这些变量的一个观察值。”numpy

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/40844813

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