Как векторизировать расчет корреляции Спирмена между 2D -массивом и эталонным 1D массивом с Scipy ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть матрица M с размером (37, n) и дополнительный 1D -вектор размера (37,1) < /p>
Я ищу способ вычисления корреляции Spearman между каждым образцом M и моей ссылкой, чтобы получить матрицу (N, 1) в результате. Использование для цикла я могу сделать: < /p>

Код: Выделить всё

from scipy.stats import spearmanr
import numpy as np

M = np.random
rng = np.random.default_rng()
M = rng.standard_normal((37, 100))
reference = rng.standard_normal((37, 1))

expected_result = []
for element in M.T:
expected_result.append( spearmanr(element, reference).statistic)

print(np.array(expected_result).shape)
< /code>
Это дает то, что я хочу (Shape (100,1)), но я бы хотел, чтобы он был вектором, чтобы ускорить вычисления. Я попытался использовать следующий код: < /p>

from scipy.stats import spearmanr
import numpy as np

M = np.random
rng = np.random.default_rng()
M = rng.standard_normal((37, 100))
reference = rng.standard_normal((37, 1))
res = spearmanr(M, reference)

Но res.statistic заканчивается в форме (101,101), что еще больше сбивает с толку.
Есть ли способ векторизировать это?>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... y-and-a-re