matplotlib.axes.Axes.xcorr

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

Построение взаимной корреляции между x и y.

Корреляция с лагом k определяется как sum_n x[n+k] * conj(y[n]).

Параметры:	x : последовательность скаляров длины n y : последовательность скаляров длины n hold : булево, необязательно, устарело, по умолчанию: True detrend : вызываемая функция, необязательно, по умолчанию: mlab.detrend_none x обрабатывается с помощью функции detrend. По умолчанию нормализация не выполняется. normed : булево, необязательно, по умолчанию: True если True, векторы входных данных нормализуются до единичной длины. usevlines : булево, необязательно, по умолчанию: True если True, используется Axes.vlines для построения вертикальных линий от начала координат до значений взаимной корреляции. В противном случае используется Axes.plot. maxlags : целое число, необязательно, по умолчанию: 10 количество лагов для отображения. Если None, возвращаются все 2 * len(x) - 1 лагов.
Возвращает:	(lags, c, line, b) : где: lags — вектор лагов длиной 2`maxlags+1. c — вектор взаимной корреляции длиной 2`maxlags+1. line — экземпляр Line2D, возвращаемый plot. b — ось x (None, если используется plot).
Другие параметры:
	linestyle : Line2D свойство, необязательно, по умолчанию: None Используется только если usevlines False. marker : строка, необязательно, по умолчанию: ‘o’

Примечания

Взаимная корреляция вычисляется с помощью numpy.correlate() с mode = 2.

Примечание

Помимо описанных выше аргументов, эта функция может принимать ключевой аргумент data. Если такой аргумент data указан, следующие аргументы заменяются на data[<arg>]:

• Все аргументы с именами: ‘x’, ‘y’.