在短时间内将1d数组与python中的每个4d数组相关联

编程问答 2022-11-12

问题描述

我有一个形状为（35，2000，60，180）的4d数组（称为a），我需要将其与长度为2000的1d数组（称为b）相关联，同时对两个数组进行去趋势和平滑处理。 / p>

我设法使用嵌套的for循环，通过遍历每个点y，z并去趋势c [x，y，]使1d数组与3d数组（称为c）shape（x，y，z）相关联： ]并存储b与该点之间的相关系数。

但是，使用3x嵌套的for循环来计算与4d数组的相关性需要花费太多时间来计算。是否有一种更有效的方法来生成一个包含4d数组和1d数组中每个时间序列之间的相关系数的数组？

这是我的代码，用于仅涉及3个维度来计算相关性。在具有shape（2000，60，180）的数组上执行大约需要一分钟。

另外，较大的数组具有nan，在这种情况下，我将整个x，y点的相关性设为nan。

def correlation_detrended(cs,ts,smooth=360):

    cs_det = cs
    ts_det = ts
    signal.detrend(ts_det[~np.isnan(ts_det)],overwrite_data=True)
    ts_det = pd.DataFrame(ts_det).rolling(smooth,center=True).mean().to_numpy()[:,0]


    for i in range(len(cs_det[0,:,0])):
        for j in range(len(cs_det[0,i,:])):
            print(str(i) + ":" + str(j) )
            if np.any(np.isnan(cs_det[:,j])):
                r,p = (np.nan,np.nan)
            else:
                signal.detrend(cs_det[:,j],overwrite_data=True)
                cs_det[:,j] = pd.DataFrame(cs_det[:,j]).rolling(smooth,0]
                offset = int((smooth/2+120))
                r,p = stats.pearsonr(cs_det[offset:-(offset),ts_det[offset:-(offset)])
            correlation[i,j] = r
    return correlation```

解决方法

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