matplotlib.axes.axes.xcorr()

matplotlib.axes.axes.xcorr()函数，使用matplotlib库的Axes模块中的Axes.xcorr()函数绘制x与y的互相关系。

语法:

Axes.xcorr(self, x, y, normed=True, detrend=, usevlines=True, maxlags=10, *, data=None, **kwargs)

参数:该方法接受如下参数说明:

• x, y:这些参数是标量的序列。
• dettrend:可选参数。默认值为mlab.detrend_none
• 这个参数也是一个可选参数，它包含bool值。默认值为True
• usevlines:该参数也是一个可选参数，包含bool值。默认值为True
• maxlag:可选参数，取值为整型。默认值为10
• linestyle:该参数也是可选参数，仅当usevlines为False时，用于绘制数据点。
• marker:该参数也是可选参数，包含字符串。它的默认值是’ o ‘

该方法返回如下内容:

• lag:这个方法返回滞后向量
• c:这个方法返回自相关向量。
• line: usevlines为True时增加LineCollection，否则增加Line2D。
• 如果usevlines为真，则此方法返回水平线为0，否则为None。

结果是(lag, c, line, b)。

下面的例子演示了matplotlib.axes中的matplotlib.axes.xcorr()函数:

示例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:

示例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: