cor = np.zeros((89, 180)) for i in range(89): for j in range(180): r=np.corrcoef(sst[:,i,j],pre)[1,0] #print(r) cor[i, j] = r 用Python 对cor进行显著性检验，选出通过显著性检验的cor

要对 `cor` 进行显著性检验，需要先定义显著性水平（significance level）和自由度（degree of freedom）。一般情况下，显著性水平为0.05，自由度为样本数减1。

假设你已经定义好了显著性水平和自由度，可以使用 `scipy.stats.t` 模块中的 `t.ppf` 函数计算对应的 t 分布临界值。然后将 `cor` 中每个元素与 t 分布临界值比较，得到通过显著性检验的元素。

下面是具体的代码实现（假设显著性水平为0.05，自由度为88）：

import numpy as np
from scipy.stats import t

cor = np.zeros((89, 180))
for i in range(89):
    for j in range(180):
        r = np.corrcoef(sst[:, i, j], pre)[1, 0]
        cor[i, j] = r

alpha = 0.05
df = 88
t_critical = t.ppf(1 - alpha/2, df)

significant_cor = cor[np.abs(cor) > t_critical]

最后得到的 `significant_cor` 就是通过显著性检验的 `cor` 元素。

相关问题

cor=np.array([np.corrcoef(Z,y)[0,1] for x in np.moveaxis(t2m,0,2) for y in x]) 报错unhashable type: 'list'

这个错误通常是因为列表 `y` 不可哈希，而 numpy 中的 `corrcoef` 函数返回的是一个列表。为了避免这个错误，我们可以将 `y` 转换为元组，这样就可以进行哈希了。修改代码如下：

cor=np.array([np.corrcoef(Z, tuple(y))[0,1] 
              for x in np.moveaxis(t2m,0,2) 
              for y in x])

这里用 `tuple(y)` 将列表 `y` 转换为元组，就可以使其可哈希了。

解释这段代码# 障碍物坐标对 self.obstacle_cor = np.array([ np.column_stack((self.obstacle_pos[0][0], self.obstacle_pos[0][1])), ], dtype=object)

这段代码将 `self.obstacle_pos` 中存储的障碍物数据进行了进一步处理，将其从三维数组转换为二维数组。具体来说，针对 `self.obstacle_pos` 中的第一个元素，即形状为 (2, 20) 的二维数组，使用 numpy 库中的 `column_stack` 方法将第一列和第二列的数据合并成一个形状为 (20, 2) 的二维数组。然后，将这个二维数组存储在 `self.obstacle_cor` 变量中，其数据类型为 object。这个数组中每一行表示一个障碍物的位置坐标，第一列表示 x 坐标，第二列表示 y 坐标。