python中的加权相关

问题描述

我正在尝试使用here中的加权相关函数

def m(x,w):
    """Weighted Mean"""
    return np.sum(x * w) / np.sum(w)

def cov(x,y,w):
    """Weighted Covariance"""
    return np.sum(w * (x - m(x,w)) * (y - m(y,w))) / np.sum(w)

def corr(x,w):
    """Weighted Correlation"""
    return cov(x,w) / np.sqrt(cov(x,x,w) * cov(y,w))

这是我正在使用的数据

x = np.arange(78)
y = np.arange(21)
w = np.random.random((21,78)) # this is just an example matrix

# the key is to have a weight matrix that is of size (y.shape,x.shape)

现在，当我尝试计算加权相关时，我遇到了ValueError: operands Could not be broadcast together with shapes。关于如何修改脚本以使其可用于这样的数据集的任何建议？

作为参考，我正在尝试实现标题Bayesian Replay Analysis http://www.buzsakilab.com/content/PDFs/Grosmark2016Supp.pdf

中此处提到的方法

解决方法

根据您提到的帖子中提供的Wikipedia链接（请参阅https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient#Weighted_correlation_coefficient），向量x和y的大小应该相同。