Python中的皮尔逊相关矩阵，ValueError答案

【问题标题】：Pearson correlation matrix in Python, ValueErrorPython中的皮尔逊相关矩阵，ValueError
【发布时间】：2019-08-31 00:22:34
【问题描述】：

我正在尝试获取一个矩阵，(lat, lon) 大小，每个网格点的 Pearson 系数值，对于

x : 一个 3D DataArray (time, lat, lon) (时间大小为 30)

y : 一个 DataArray 列向量，其中包含 30 个值系列

所以我想为 x 的 30 个元素的列向量计算每个 (lat,lon) 的 pearson 系数。

我试过了：

corrmap = xr.DataArray(x2)
for i in range(len(corrmap['lat']))
     for j in range(len(corrmap['lon']))
          corrmap[i, j], p_value = pearsonr(x[:, i, j], y)

但我收到此错误：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我无法完全理解其含义。我的方法不正确吗？我应该使用其他类型的代码来解决我的问题吗？

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

什么是y.shape？（我假设 DataArray 对象具有 shape 属性。）
pearsonr 是从scipy.stats 导入的吗？如果不是，它是在哪里定义的？
对不起，我忘了说 y.shape 是 (30, 1)，所以是列向量。是的，我做到了，我从 scipy.stats 正确导入了 pearsonr
"... y.shape 是 (30, 1)，所以是列向量。" 这就是问题所在。请参阅@JulianGiles 的回答。

标签： python python-3.x correlation python-xarray pearson

【解决方案1】：

假设您使用的是scipy.stats.pearsonr。 PearsonR 的参数应该是一维数组。

那就试试吧：

corrmap[i, j], p_value = pearsonr(x[:, i, j].ravel(), y)

ravel() 所做的是返回连续的扁平数组， Numpy ravel()

这里还有一些关于您遇到的错误的背景信息，evaluate array in boolean context。换句话说，额外的维度可能导致某些操作被应用于数组而不是标量。此问题与您的问题相同：SO: PearsonR ValueError

【讨论】：

非常感谢您的回答。是的，我从 scipy.stats 正确导入了 pearsonr。无论如何，进行您建议的更正（我理解并批准）我得到一个 AttributeError，因为“'DataArray object'没有属性'ravel'。在开始时将 corrmap 初始化为 xr 是错误的吗？具有 (lat, lon) 形状的 DataArray？

【解决方案2】：

问题是您使用的是y，它有两个维度，pearsonr 无法处理。指定y[:,0] 即可。那就是：

corrmap = np.zeros(((len(corrmap['lat']), len(corrmap['lon'])))

for i in range(len(corrmap['lat'])):
     for j in range(len(corrmap['lon'])):
          corrmap[i, j], p_value = pearsonr(x[:, i, j], y[:,0])

另外，我将只使用一个 numpy 数组来代替 xarray，至少要获取值，然后您可以将其转换为 xarray。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用以下方法计算 Pearson 相关系数：

import numpy
numpy.corrcoef(list1, list2)[0, 1]

【讨论】：