在python

Question

我有两个数据集，每个数据集长325个元素。一种是沿X轴的数据，一种是沿y轴的数据。 Q [0]和Q [1]共同组成Q。

等式应为：

（Q（i + deltai，j）-均值（Q_i，j））x（Q_i，j-均值（Q_i，j））/（Q_i，j-均值（Q_i，j））^ 2

哪个是自相关函数。我想在循环访问Q中的数据时迭代第一个函数的i + delta i。为此我确实开始编写两个for循环，然后尝试了np.correlate。最后，我觉得我对python感到陌生，感到很困惑，就像最近几天我在追逐我的尾巴一样。

我尝试的代码是：

I = npzfile['i']
Q = npzfile['q']
U = npzfile['u']

nxside = Q.shape[0]
nyside = Q.shape[1]

for i in numpy.arange(0,nxside-1,1):
     result = numpy.correlate(Q[0], Q, mode='full')
     result2 = (result/float(result.max()))
     plt.plot(result2, '-')

 for i in numpy.arange(0,nxside-1,1):
     for j in numpy.arange(0, nyside-1,1):

# #       # J= (i)
# #       # # L = ()
# #       # # print L
     M = (Q - numpy.mean(Q))
     B = (Q[i] - numpy.mean(Q))
     K = (Q - numpy.mean(Q))**2
     Z = numpy.abs(M*B)/numpy.abs(K)
#    print numpy.abs((M*B)/K)
     plt.plot(Z, 'ro')

我希望输出在y轴上的0到1之间变化，超过325个元素。