如何在python中附加多個時間序列相關性列表？

Question

我想在兩個時間序列之間建立關聯。 我使用np.correcoef獲取相關性作為列表。 現在我介紹了滯后假設3，如何為3個不同的滯后保存3個不同的列表。

我試過了

 for k in range(0,4,1):
      corr_k= [] 
      corr_k.append( np.corrcoef ( T[(365-k):(730-k)] ,T[365:730]) )

我希望我的結果分別為corr_0，corr_1 ... ...但是我只得到了corr_k。 在此步驟之后，我需要為每個k值制作鄰接矩陣。 我正在使用netCDF文件作為m數據，T是溫度。 任何想法如何做到這一點？ 謝謝。

Answer 1

用最少的示例進行編輯

import numpy as np
T = np.random.rand(100) #defines a dummy T with size 100
corr = {}
for k in range(4):
   corr[k] = np.corrcoef(T[50-k:100-k],T[50:100])

返回包含數組的字典corr 。 例如 ：

corr[0]
> array([[1., 1.],
       [1., 1.]])

如果這不適用於您的情況，則問題可能出在corrcoef ，而不是“附加”部分！

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用DICT編輯

當您在循環中要求corr_k時，python無法知道您希望k為數字。 因此，它認為您的變量名是corr_k而不是corr_0 ，依此類推。 這是充滿希望的，想一想噩夢，如果python自己更改了所有k字符！ 因此，要指定隨循環索引而變化的變量名，請使用字典（如本答案所示 ）並將列表存儲在其中：

corr = {}
 for k in range(4):
      corr[k] = np.corrcoef ( T[(365-k):(730-k)] ,T[365:730] ) 

然后，您將獲得以下輸出： corr[0] ， corr[1] ， corr[2] ， corr[3] 。

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由於這里沒有T ，因此很難測試您的代碼，但是作為第一步，我發現對於每個步驟，您都在定義corr_k=[] ，因此覆蓋了列表而不是附加列表。 嘗試：

corr_k= [] 
for k in range(4):
      corr_k.append( np.corrcoef ( T[(365-k):(730-k)] ,T[365:730]) )