matplotlib.axes.axes.xcorr() - 绘制x与y的互相关系

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:

matplotlib.axes.axes.xcorr()

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:

matplotlib.axes.axes.xcorr()

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