matplotlib.axes.Axes.xcorr

Axes.xcorr(x, y, normed=True, detrend=<function detrend_none>, usevlines=True, maxlags=10, *, data=None, **kwargs) [source]

X और y के बीच क्रॉस सहसंबंध को प्लॉट करें।

लैग k के साथ सहसंबंध को परिभाषित किया गया है , कहा पे का जटिल संयुग्म है ।

पैरामीटर:	x : sequence of scalars of length n y : sequence of scalars of length n detrend : callable, optional, default: mlab.detrend_none x डिटरेंडेबल कॉल करने योग्य है। डिफ़ॉल्ट कोई सामान्यीकरण नहीं है। normed : bool, optional, default: True यदि True , तो इनपुट वैक्टर को इकाई लंबाई के लिए सामान्यीकृत किया जाता है। usevlines : bool, optional, default: True यदि यह True , तो Axes.vlines का उपयोग उत्पत्ति से लेकर रक्तस्राव तक खड़ी रेखाओं को प्लॉट करने के लिए किया जाता है। अन्यथा, Axes.plot का उपयोग किया जाता है। maxlags : int, optional दिखाने के लिए लैग्स की संख्या। यदि कोई नहीं है, तो सभी 2 * len(x) - 1 lags वापस कर देंगे। डिफ़ॉल्ट 10 है।
यह दिखाता है:	lags : array (length 2*maxlags+1) अंतराल वेक्टर। c : array (length 2*maxlags+1) ऑटो सहसंबंध वेक्टर। line : LineCollection or Line2D Artist ने सहसंबंध की कुल्हाड़ियों को जोड़ा यदि Linevolionion का उपयोग किया जाता है, तो Usevlines सही है, यदि LinevD का उपयोग गलत है b : Line2D or None क्षैतिज रेखा 0 पर यदि उपयोग सत्य है तो कोई भी उपयोग नहीं होता है
अन्य पैरामीटर:	linestyle : Line2D property, optional उपयोग केवल तभी किया जाता है जब उपयोग False । marker : string, optional डिफ़ॉल्ट 'ओ' है।

टिप्पणियाँ

क्रॉस सहसंबंध को numpy.correlate() साथ mode = 2 साथ किया जाता है।

ध्यान दें

ऊपर वर्णित तर्कों के अलावा, यह फ़ंक्शन डेटा कीवर्ड तर्क ले सकता है। यदि ऐसा कोई डेटा तर्क दिया जाता है, तो निम्न तर्क डेटा द्वारा प्रतिस्थापित किए जाते हैं [<arg>] :

• निम्नलिखित नामों के साथ सभी तर्क: 'x', 'y'।

डेटा के रूप में पारित वस्तुओं को आइटम एक्सेस ( data[<arg>] ) और सदस्यता परीक्षण ( <arg> in data ) का समर्थन करना चाहिए।