有没有一种方法可以关联两个网格化地图以比较它们的相似性？

Question

我想对两个网格化地图执行基于地图的关联，以确定它们之间的相似程度。给出相关系数或相关值图。

我有一系列合成图与真实图相关，以找出最匹配的图。以下代码显示了要比较的网格数据zi和zi2

xi=np.linspace(min(x),max(x),200) yi=np.linspace(min(yd),max(y),200) zi = griddata((x, y), synth_data, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic') zi2 = griddata((x, y), real_data, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic')

想要某种二维相关系数或互相关图。

Answer 1

您可能正在寻找相关矩阵。这是一个例子。

numerical = list(set(df.columns) - 
                 set(['State', 'International plan', 'Voice mail plan', 
                      'Area code', 'Churn', 'Customer service calls']))

# Calculate and plot
corr_matrix = df[numerical].corr()
sns.heatmap(corr_matrix);

Answer 2

您可以展平2D网格，然后仅应用皮尔逊相关性。

另一种方法可以看到相似性，即只减去两个标量字段，然后求和。该总和也将指示相似性。

this paper中介绍了我最喜欢的计算字段相似度的方法。