Matplotlib.axes.Axes.xcorr()用 Python
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Matplotlib 是 Python 中的一个库，是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图形元素:轴、刻度、线二维、文本、多边形等。，并设置坐标系。Axes 的实例通过回调属性支持回调。
matplotlib.axes.Axes.xcorr()函数
matplotlib 库的 Axes 模块中的 Axes.xcorr()函数用于绘制 x 和 y 的互相关。
语法: Axes.xcorr(self，x，y，赋范=True，detrend=，usevlines = True，maxlags=10， data = None，*kwargs)
参数:该方法接受以下描述的参数:
- x，y : 这些参数是标量的序列。
- 去趋势:此参数为可选参数。其默认值为 mlab.detrend_none
- 赋范:该参数也是可选参数，包含 bool 值。其默认值为真
- usev line:该参数也是可选参数，包含 bool 值。其默认值为真
- maxlags: 此参数也是可选参数，包含整数值。其默认值为 10
- 线型:该参数也是可选参数，用于绘制数据点，仅当 usevlines 为 False 时使用。
- 标记:该参数也是可选参数，包含字符串。其默认值为
返回:该方法返回以下内容:
- 滞后:该方法返回滞后向量
- c: 该方法返回自相关向量。
- 行:*加行集合如果 usevlines 为真，否则加行 2D* 。
- b: 如果 usevlines 为 True，则该方法返回 0 处的水平线，否则返回 None。
结果是(滞后，c，线，b) 。
下面的例子说明了 matplotlib.axes.Axes.xcorr()函数在 matplotlib.axes 中的作用:
例 1:
*# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Time series data
geeksx = np.array([24.40, 110.25, 20.05,
22.00, 61.90, 7.80,
15.00, 22.80, 34.90,
57.30])
geeksy = np.array([24.40, 110.25, 20.05,
22.00, 61.90, 7.80,
15.00, 22.80, 34.90,
57.30])
# Plot autocorrelation
fig, ax = plt.subplots()
ax.xcorr(geeksx, geeksy, maxlags = 9,
color ="green")
# Add labels to autocorrelation
# plotax.xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.xcorr() Example')
plt.show()*
输出:
例 2:
*# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Fixing random state for
# reproducibility
np.random.seed(10**7)
geeksx = np.random.randn(100)
geeksy = np.random.randn(100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.xcorr(geeksx, geeksy, usevlines = True,
normed = True, maxlags = 80,
color ="green")
ax.grid(True)
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.xcorr() Example')
plt.show()*
输出:
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