Блог

Есть ли способ вычислить коэффициент корреляции для движущегося окна над 3D-массивом? Когда я запускаю:

 Import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import generic_filter

arr_3d = np.dstack((data1,data2))

def function(arr_3d):
    return np.corrcoef(arr_3d[:,:,0],arr_3d[:,:,1])

gen_filt = generic_filter(arr_3d, function, footprint=np.ones((7,7,2)), mode='nearest')
  

Ошибка, которую я продолжаю получать, такова.

 Traceback (most recent call last):
  File "correlate.py", line 251, in <module>
    plot_data()
  File "correlate.py", line 219, in plot_data
    gen_filt = generic_filter(arr_3d,function,footprint=np.ones((35,35,2)),mode='nearest')
  File "/apps/python/3.5.1/lib/python3.5/site-packages/scipy/ndimage/filters.py", line 1245, in generic_filter
    cval, origins, extra_arguments, extra_keywords)
  File "correlate.py", line 217, in function
    return np.corrcoef(arr_3d[:,:,0],arr_3d[:,:,1])
IndexError: too many indices for array
  

Вот пример того, как выглядят некоторые данные. Функция dstack, похоже, успешно создает 3D-массив.

 data1 = np.random.randint(1,100,size=(10,10))
data2 = np.random.randint(1,100,size=(10,10))

arr_3d = np.dstack((x,y))
print(arr_3d.shape)

(10, 10, 2)
  

Я не включил здесь arr_3d, но после просмотра он оказался правильно отформатированным.

Вот корреляция движущегося окна с использованием другого метода:

 from skimage.util import view_as_windows

#this is your window shape
window = (7,7,2)
windows = view_as_windows(arr_3d, window).reshape(-1, *window)
window_corr = np.array([np.corrcoef(item[:,:,0], item[:,:,1]) for item in windows])
  

Вы также можете избежать цикла for за счет вычисления корреляции всех окон, но я думаю, что в этом случае цикл выполняется быстрее (если нет лучшего векторизованного способа корреляции между элементами 3D-массива)