掩码阵列相关计算:

Question

我有一个海洋表面温度时间序列，我想计算热带地区(30.0N到30S)节点之间的(Pearson)相关系数。在时间序列中，土地信息被掩盖。我不知道在相关性计算中如何处理蒙面数据。请帮助。我在这里使用的数据在这个链接中https://drive.google.com/file/d/1SVKQ4uBDEZOuN7_ftd5tqpF9_NGKY3pZ/view?usp=sharing

我尝试了下面的代码，但没有工作:

Temp5 = 'sst.day.mean.1983。fh5 =数据集(temp5, mode = 'r') sst5 = fh5。变量['sst'][:365] time = fh5。变量['time'][:] lat = fh5。变量['lat'][210:510][::35] #热带纬度lon = fh5。变量['lon'][::45] mar_05=[] for I in range(len(lat)): for j in range(len(lon)): for m in range(len(lat)): for n in range(len(lon)): mar_05.append(np。corrcoef (sst5 [59:90, i, j], sst5 [59:90, m, n] [0,1])) df = pd。DataFrame(data = mar_05)

Answer 1

我猜你用的是NOAA OISST数据，尽管我不认为这对这里的答案有什么影响。

注意你的循环，

For I in range(len(lat)): For j in range(len(lon)): For m in range(len(lat)): For n in range(len(lon)):

会生成索引，

I = 0，…，8 j = 0, ..., 31 m = 0, ..., 8 n = 0, ..., 31

将全局SST数组子集sst5 (59:90, i, j)和sst5 (59:90, m, n)你不是在从你的热带点提取数据纬度和朗变量，你只是从完整的全局数组的角落提取数据，即，Sst5 [:， 0:8, 0:31]．你可以通过打印出来看到这一点sst5.shape在循环中，会显示，

．.．(365, 720, 1440)(365, 720, 1440)(365, 720, 1440)(365, 720, 1440)…

这个角在南极洲，因此没有海表温度数据numpy.corrcoef将只看到缺失的数据值，并试图除以零协方差，产生NaN值。当发生这种情况时，我的Numpy会发出以下警告:

RuntimeWarning:在true_divide c /= stddev[:，无]中遇到的无效值

您可以修改您的程序以子集sst5循环之前的数组:

sst5_子集= sst5[59:90, 210:510:35，::45]

然后引用循环中的这个数组:

mar_05.append (np。corrcoef (sst5_subset (:, i, j), sst5_subset (:, m, n)) [0,1])

但是，就我个人而言，我会去掉循环，把它作为一个整个数组的操作来做:

Sst_array = sst5_子集。形状[0],1)。T corr = np.ma.corrcoef(sst_array)

一个兴趣点的快速输出图片: