用python计算岩石结构面统计参数的自相关函数
时间: 2023-07-27 10:12:37 浏览: 150
自相关函数
要计算岩石结构面统计参数(如倾向、倾角、密度等)的自相关函数,可以采用以下步骤:
1. 读取岩石结构面数据,通常是以CSV格式存储的点数据,其中每行表示一个结构面的位置和方向信息。
2. 计算每对结构面之间的距离和角度差,并将这些差值存储在一个矩阵中。
3. 对于每个距离和角度差,计算它们的自相关函数。这可以通过numpy库的corrcoef函数实现。例如,对于距离差值d,可以计算如下的自相关函数:
```
acf_d = np.corrcoef(d[:-lag], d[lag:])
```
其中lag是滞后值,可以取1、2、3等,表示计算自相关函数时跳过的项数。
4. 对于角度差值,可以采用类似的方法计算自相关函数。
完整的Python代码示例如下所示:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取岩石结构面数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 计算每对结构面之间的距离和角度差
n = len(data)
dist = np.zeros((n, n))
azim_diff = np.zeros((n, n))
dip_diff = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
dx = data.iloc[j, 0] - data.iloc[i, 0]
dy = data.iloc[j, 1] - data.iloc[i, 1]
dz = data.iloc[j, 2] - data.iloc[i, 2]
dist[i, j] = np.sqrt(dx*dx + dy*dy + dz*dz)
dist[j, i] = dist[i, j]
azim_diff[i, j] = data.iloc[j, 3] - data.iloc[i, 3]
azim_diff[j, i] = azim_diff[i, j]
dip_diff[i, j] = data.iloc[j, 4] - data.iloc[i, 4]
dip_diff[j, i] = dip_diff[i, j]
# 计算距离和角度差的自相关函数
acf_dist = []
acf_azim = []
acf_dip = []
lags = [1, 2, 3]
for lag in lags:
acf_dist.append(np.corrcoef(dist[:-lag,:].flatten(), dist[lag:,:].flatten())[0, 1])
acf_azim.append(np.corrcoef(azim_diff[:-lag,:].flatten(), azim_diff[lag:,:].flatten())[0, 1])
acf_dip.append(np.corrcoef(dip_diff[:-lag,:].flatten(), dip_diff[lag:,:].flatten())[0, 1])
print("距离自相关函数:", acf_dist)
print("方位角自相关函数:", acf_azim)
print("倾角自相关函数:", acf_dip)
```
其中,data.csv是包含岩石结构面数据的CSV文件,每行包含x、y、z三个坐标和方位角、倾角两个角度信息。代码中计算了距离、方位角和倾角三个参数的自相关函数,并输出了lag=1、2、3时的自相关系数。
阅读全文