Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展。轴类包含大多数图形元素：Axis，Tick，Line2D，Text，Polygon等，并设置坐标系。 Axes实例通过callbacks属性支持回调。
matplotlib.axes.Axes.xcorr()函数
matplotlib库的axiss模块中的Axes.xcorr()函数用于绘制x和y之间的互相关。
用法： Axes.xcorr(self, x, y, normed=True, detrend=, usevlines=True, maxlags=10, *, data=None, **kwargs)
参数：此方法接受以下描述的参数：
- x, y:这些参数是标量的序列。
- detrend:此参数是可选参数。默认值为mlab.detrend_none
- normed:此参数也是可选参数，包含bool值。其默认值为True
- usevlines:此参数也是可选参数，包含bool值。其默认值为True
- maxlags:此参数也是可选参数，包含整数值。其默认值为10
- linestyle:该参数也是可选参数，仅当usevlines为False时才用于绘制数据点。
- marker:此参数也是可选参数，包含字符串。其默认值为‘o’
返回值：此方法返回以下内容：
- lags:此方法返回滞后向量
- c:此方法返回自动相关向量。
- line:如果usevlines为True，则添加LineCollection，否则添加Line2D。
- b:如果usevlines为True，则此方法返回水平线为0，否则返回None。
结果是(lags, c, line, b)。
以下示例说明了matplotlib.axes中的matplotlib.axes.Axes.xcorr()函数：
范例1：
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Time series data
geeksx = np.array([24.40, 110.25, 20.05,
22.00, 61.90, 7.80,
15.00, 22.80, 34.90,
57.30])
geeksy = np.array([24.40, 110.25, 20.05,
22.00, 61.90, 7.80,
15.00, 22.80, 34.90,
57.30])
# Plot autocorrelation
fig, ax = plt.subplots()
ax.xcorr(geeksx, geeksy, maxlags = 9,
color ="green")
# Add labels to autocorrelation
# plotax.xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.xcorr() Example')
plt.show()输出：
范例2：
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Fixing random state for
# reproducibility
np.random.seed(10**7)
geeksx = np.random.randn(100)
geeksy = np.random.randn(100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.xcorr(geeksx, geeksy, usevlines = True,
normed = True, maxlags = 80,
color ="green")
ax.grid(True)
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.xcorr() Example')
plt.show()输出：
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自SHUBHAMSINGH10大神的英文原创作品 Matplotlib.axes.Axes.xcorr() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。