簇内元素具有相同的形状,但尺度不同。因此,我想使用关联度量作为聚类的度量。我正在尝试相关或皮尔逊系数距离(欢迎任何建议或替代)。但是,以下代码在运行Z=联动( dist )时会返回错误,因为dist中有一些NaN值。在NaN中没有time_series值,这是由返回假的fromfrom scipy.stats im
我可以在下面的代码中禁止显示“在double_scalars中遇到无效的值”消息吗?>>> from scipy.stats.stats import pearsonr/usr/local/lib/python2.7/dist-packagesstats/stats.py:2471: RuntimeWarning: invalid value encountered
我有两个形状相同的矩阵:from scipy.stats import pearsonra = np.random.random我需要滚动相关的列与相同的列索引在每个矩阵。缓慢的方式是: out = np.ones_like(a)*np.nan
for i in xrange(window-1,print &quo
如果我有两个小列表,并且希望找到list1中的每个列表与list2中的每个列表之间的相关性,我可以这样做。from scipy.stats import pearsonr
list2 = [[10,20,30],[40,50,60],[77,78,79],[80,78,56]]
for i in list1: corrVal.app