Question

我正在尝试在降雨时间序列和SST之间进行空间降雨关联。我的代码如下

#'OND_rainfall_index_list' is a list of 27 (1990-2016) values of spatially averaged rainfall in eastern Africa
#trial_x is a (27,48,80) multidimensional array of SST (time, lat,lon) in the Indian Ocean 
corr = np.zeros((27,48,80))
corr.shape
for m in range(48):
    for n in range(80):
        corr[m,n]=stats.pearsonr(OND_rainfall_index_list, trial_x[:,m,n])[0]

OND_rainfall_index_list是东部非洲27个空间平均降雨量的list，而trial_x是SST的多维数组。

我正在尝试初始化一个矩阵，然后可以用相关值填充该矩阵。我想最后得到一个与trial_x大小相同的矩阵，但要使用相关值。我该怎么办？目前，在运行循环时出现以下错误。

> IndexError: index 48 is out of bounds for axis 1 with size 48

Answer 1

您的矩阵df[nm1] <- df[i1] + df[i2]的形状为corr。这是3D阵列。

但是，您有一行：

(27,48,80)

您期望corr[m,n]=stats.pearsonr(OND_rainfall_index_list, trial_x[:,m,n])[0]与什么相关？第一维和第二维还是第二维和第三维？

我希望第二和第三。

因此，如果输出如下：

corr[m, n]

的大小为stats.pearsonr(OND_rainfall_index_list, trial_x[:,m,n])[0]，然后使用：

(27,)

但如果大小为corr[:, m,n]=stats.pearsonr(OND_rainfall_index_list, trial_x[:,m,n])[0]，请使用：

(1,)

如何使用循环用相关值填充3D矩阵？

1 个答案: