pyEDM实现收敛交叉映射ccm及显著性检验

pyEDM是一个Python库，用于执行经验动力学分析（EDA）中的各种方法，其中包括收敛交叉映射（CCM）和显著性检验。CCM是一种非线性数据分析方法，用于确定两个时间序列之间的因果关系。显著性检验用于确定CCM结果的可靠性。

要使用pyEDM执行CCM和显著性检验，需要执行以下步骤：

1. 从pyEDM库导入CCM模块和Significance模块。

2. 加载要分析的时间序列数据，可以使用pandas或numpy等Python库加载CSV或其他格式的数据文件。

3. 使用CCM模块执行CCM分析，指定参数，例如嵌入维度和时间延迟。

4. 使用Significance模块执行显著性检验，指定参数，例如置信水平和重复次数。

以下是一个简单的示例代码，用于执行CCM和显著性检验：

import pandas as pd
import numpy as np
from pyEDM import CCM, Significance

# 加载时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 执行CCM分析
CCM_output = CCM( dataFrame = data, E = 3, Tp = 1, columns=['column1', 'column2'] )

# 执行显著性检验
Significance_output = Significance( Result = CCM_output['Prediction'], 
                                     E = 3, Tp = 1, columns=['column1', 'column2'], 
                                     TestType='Randomization', Sample=100 )

这个示例代码加载了一个名为data.csv的数据文件，其中包含两列名为column1和column2的时间序列数据。然后，它使用CCM模块执行了CCM分析，指定了嵌入维度为3，时间延迟为1。最后，它使用Significance模块执行了显著性检验，指定了置信水平为95％，重复次数为100。

请注意，此示例代码仅用于演示目的，并且需要根据您的实际数据和参数进行修改。