Python中的 Matplotlib.pyplot.xcorr()

简介

Matplotlib.pyplot.xcorr() 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于计算和绘制序列之间的标准和相交小差的相关性。

函数语法

Matplotlib.pyplot.xcorr(x, y, normed=True, detrend=matplotlib.mlab.detrend_none, usevlines=True, maxlags=None, hold=None, data=None, **kwargs)

参数说明：

• x：第一个序列
• y：第二个序列
• normed：是否对相关性进行归一化处理。默认为 True
• detrend：指定数据预处理方法。默认不进行预处理
• usevlines：是否在图形中绘制垂直分隔线。默认为 True
• maxlags：最大滞后阶数。默认为 len(x) - 1
• hold：是否在当前子图中保持之前的线条。默认为 None，表示不保持
• data：指定数据输入的方式。默认为 None
• **kwargs：其他可选关键字参数，如 linestyle、marker 等等

返回值

Matplotlib.pyplot.xcorr() 返回四个值：

• lags：计算的滞后阶数
• ccofs：计算的相交小差
• linecoll：相关性曲线的集合
• bline：基线的相关性

例子

下面是一个简单的例子，演示如何使用 Matplotlib.pyplot.xcorr() 函数计算和绘制两个序列的相关性。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建两个序列
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 计算相关性
lags, ccofs, _, _ = plt.xcorr(x, y, maxlags=50, normed=True)

# 绘制相关性曲线
plt.stem(lags, ccofs)
plt.xlabel('Lag')
plt.ylabel('Correlation')
plt.title('Autocorrelation between x and y')
plt.show()

结果：

参考

• Matplotlib 官方文档：matplotlib.pyplot.xcorr()