環斑馬尾魚(Circorcoef)

astropy.stats.circcorrcoef(alpha, beta, axis=None, weights_alpha=None, weights_beta=None)

2つのループデータ配列間のループ相関係数を計算する.

パラメータ

アルファ ：ndarrayまたは QuantityNdarrayまたは

円形(向き)データの配列は，いつでもアークで表されると仮定する. data はい。 numpy.ndarray それがそうです。

beta ：ndarrayまたは QuantityNdarrayまたは

円形(向き)データの配列は，いつでもアークで表されると仮定する. data はい。 numpy.ndarray それがそうです。

axis形が整っていて、オプションです

これに沿ってループ相関係数の軸を計算する.デフォルト値は，平坦配列を計算する円形相関係数である.

weights_alphaNumpy.ndarray、オプション

パケットデータの場合、i番目の要素 weights_alpha 各グループの重み係数を表します sum(weights_alpha, axis) 観察の回数に等しい。参照してください [1], 詳細な説明は22ページの備考1.4を参照されたい。

weights_betaNumpy.ndarray、オプション

説明を参照してください weights_alpha それがそうです。

返品

rhoNdarrayまたは

循環相関係数。

参考文献

1

書名/著者A.Sengupta.“循環統計特集”。“多次元分析シリーズ”、2001年第5巻。

2

トップページ--定期刊行物の主な分類--定期刊行物の詳細紹介--定期刊行物の題録とダイジェスト--ダイジェスト内容“”循環統計特別テーマ(2001)“中の循環統計”。2015年。<https：//crean.r-project.org/web/Packages/CircStats/CircStats.pdf>

実例.

>>> import numpy as np
>>> from astropy.stats import circcorrcoef
>>> from astropy import units as u
>>> alpha = np.array([356, 97, 211, 232, 343, 292, 157, 302, 335, 302,
...                   324, 85, 324, 340, 157, 238, 254, 146, 232, 122,
...                   329])*u.deg
>>> beta = np.array([119, 162, 221, 259, 270, 29, 97, 292, 40, 313, 94,
...                  45, 47, 108, 221, 270, 119, 248, 270, 45, 23])*u.deg
>>> circcorrcoef(alpha, beta) 
<Quantity 0.2704648826748831>