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python - 创建二维数组的 chi2 数组

问题描述

我正在使用下面的循环来创建一个包含每个单元格 chi2 的第三个数组。

所以我在下面做的是：<data's column total of col 0>添加<total percentage's first 0>并添加到<chiSqrArray's 0:0>相应的位置，直到循环用完。

data = array([[34, 14],
              [52, 27],
              [15, 52],
              [13, 11]])

total_percentages = array([0.22018349, 0.36238532, 0.30733945, 0.11009174]) #the percentages of total for each row

col_total = np.sum(data, axis=0)

Tcolumn = 0

chiSqrArray = []
for c in data.transpose():
    row_count = 0

    r = []
    for cell in c:     
        chiSqr = col_total[Tcolumn] * total_percentages[row_count]
        r.append(round(chiSqr, 2))

        row_count += 1

    chiSqrArray.append(r)

    Tcolumn += 1

exp = np.array(chiSqrArray).transpose()
>>> array([[25.1 , 22.9 ],
           [41.31, 37.69],
           [35.04, 31.96],
           [12.55, 11.45]])

它工作得很好......但是 numpy beg numpy: 我认为必须有一种更有效/更整洁的方法来创建这个 chiSqr 数组？

标签： pythonnumpy

解决方案

我不知道这是否有特殊功能，但您可以更简单地编写代码

chiSqrArray = []

for total in col_total:
    row = total * total_percentages
    row = np.around(row, 2)
    chiSqrArray.append(row)

exp = np.array(chiSqrArray).T

如果在创建数组后对其进行舍入

chiSqrArray = [total * total_percentages for total in col_total]

exp = np.array(chiSqrArray).T

exp = np.around(exp, 2)

最少的工作代码

import numpy as np

data = np.array([
    [34, 14],
    [52, 27],
    [15, 52],
    [13, 11]
])

total_percentages = np.array([0.22018349, 0.36238532, 0.30733945, 0.11009174])

col_total = np.sum(data, axis=0)

chiSqrArray = [total * total_percentages for total in col_total]

exp = np.array(chiSqrArray).T

exp = np.around(exp, 2)

print(exp)

编辑：我在上面的评论中检查了@WarrenWeckesser 的建议，这可以是

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

data = np.array([
    [34, 14],
    [52, 27],
    [15, 52],
    [13, 11]
])

exp = chi2_contingency(data)[3]
#_, _, _, exp = chi2_contingency(data)

exp = np.around(exp, 2)

print(exp)

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