相关疑难解决方法(0)

假设我有一个Python Numpy数组a.

a = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])

我想从这个长度为5的数组创建一个子序列矩阵,步长为3.结果矩阵因此如下所示:

numpy.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]])

实现这一点的一种可能方式是使用for循环.

result_matrix = np.zeros((3, 5))
for i in range(0, len(a), 3):
  result_matrix[i] = a[i:i+5]

有没有更简洁的方法来实现这个Numpy？

我有一个矩阵 M1 ，其中每一行都是一个与时间相关的信号。

我还有另一个相同维度的矩阵 M2，其每一行也是一个时间相关信号，用作“模板”，用于识别第一个矩阵中的信号形状。

我想要一个列向量 v，其中 v [i] 是 M1 第 i 行和 M2 第 i 行之间的相关性。

我研究了 numpy 的 corrcoef 函数并尝试了以下代码：

import numpy as np

M1 = np.array ([
    [1, 2, 3, 4],
    [2, 3, 1, 4]
])

M2 = np.array ([
    [10, 20, 30, 40],
    [20, 30, 10, 40]
])

print (np.corrcoef (M1, M2))

打印：

[[ 1.   0.4  1.   0.4]
 [ 0.4  1.   0.4  1. ]
 [ 1.   0.4  1.   0.4]
 [ 0.4  1.   0.4  1. ]] …