Как рассчитать взаимную корреляцию между двумя двумерными массивами numpy вдоль заданной оси ⇐ Python

[Anonymous]

В настоящее время функция scipy.signal.correlate SciPy поддерживает вычисление взаимной корреляции между двумя одномерными массивами. Однако прямой поддержки кросс-корреляции по осям между двумя двумерными массивами одинаковой формы не существует. Например, вычисление взаимной корреляции между каждой парой строк (или столбцов) в двух двумерных массивах в настоящее время требует реализации цикла for Python. Это ограничение становится неприятным при работе с большими наборами данных, поскольку циклы неэффективны в вычислительном отношении, а обходные пути могут быть неинтуитивными для многих пользователей.
Есть ли способ добавить параметр в scipy.signal .correlate (например, axis), который позволяет вычислять взаимную корреляцию по осям между двумя двумерными массивами, как показано в примере ниже
import numpy as np
from scipy.signal import correlate

# Two 2D arrays of the same shape
A = np.random.rand(1000, 100)
B = np.random.rand(1000, 100)

# Compute axis-wise cross-correlation along rows
result = correlate(A, B, axis=1, mode='full')


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... ng-a-given