b = array([[4, 5, 2], [9, 2, 5], [1, 5, 6], [4, 5, 6], [1, 2, 6], [6, 4, 3]]) [/code] Ich möchte den Pearson -Korrelationskoeffizienten zwischen dem [b] zuerst [/b] [b] row [/b] von a und [b] Erste Reihe [/b] von b berechnen. zu folgen.[code]array([__ , __ , __) < /code> Spalte In Bezugcorr = np.corrcoef(a.T, b.T).diagonal(a.shape[1]) < /code> Ausgabe: < /p> array([-0.2324843 , -0.03631365, -0.18057878]) [/code]
Ich versuche, Quantile für einige Schneedaten unter Verwendung der Log Pearson Typ 3 -Verteilung in Python abzuschätzen und mit R zu vergleichen. Ich mache dies, indem ich in den Daten liest, log...
Sowohl für Polar als auch für Numpy scheinen Korrelationsfunktionen aufgrund sehr großer Änderungen des Ortes zu zerstören. Eine Bazillion +1 wird als gleich einer bazillion +2 angesehen. Daher ist...