文件名称：xmca:Python中的最大协方差分析
文件大小：3.04MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 05:34:26
python correlation numpy xarray pca
Python中的最大协方差分析 最大协方差分析（MCA）使两个不同数据字段之间的时间协方差最大化，并且与主成分分析（PCA）/经验正交函数（EOF）分析密切相关，后者使单个数据字段内的方差最大化。 MCA允许提取两个不同数据字段之间的主要共变模式。 xmca模块可将numpy.ndarray和xarray.DataArray用作输入字段。 测验 python -m unittest discover -v -s tests/ 核心功能 标准MCA / PCA 最大化协方差而不是相关==>最大协方差分析（MCA） 对数据字段应用纬度校正以补偿较高纬度中的拉伸区域 应用奇异矢量的旋转 正交Varimax旋转 倾斜的Promax旋转 通过希尔伯特变换使数据复杂化，以检查振幅和相位信息
【文件预览】：
xmca-master
----xmca()
--------array.py(38KB)
--------__init__.py(56B)
--------xarray.py(33KB)
----requirements.txt(42B)
----LICENSE(34KB)
----tools()
--------text.py(795B)
--------rotation.py(4KB)
--------array.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------xarray.py(3KB)
----setup.py(1KB)
----README.md(947B)
----tests()
--------integration()
--------unit()
----.gitignore(2KB)
----pyproject.toml(125B)