¿Cómo calcular la correlación cruzada de dos arrays NumPy dadas?

En el programa Numpy, podemos calcular la correlación cruzada de dos arrays dadas con la ayuda de correlacionar(). En este primer parámetro y el segundo parámetro pasan las arrays dadas, devolverá la correlación cruzada de dos arrays dadas.

Sintaxis: numpy.correlate(a, v, modo = ‘válido’)

Parámetros:
a, v: [array_like] Secuencias de entrada.
modo: [{‘válido’, ‘igual’, ‘completo’}, opcional] Consulte la string de documentación de convolución. El valor predeterminado es ‘válido’.

Retorno: [ndarray] Correlación cruzada discreta de a y v.

Ejemplo 1:

En este ejemplo, crearemos dos arrays NumPy y la tarea es calcular la correlación cruzada usando correlate() .

import numpy as np
array1 = np.array([0, 1, 2])
array2 = np.array([3, 4, 5])
  
# Original array1
print(array1)
  
# Original array2
print(array2)
  
# ross-correlation of the arrays
print("\nCross-correlation:\n",
      np.correlate(array1, array2))

Producción:

[0 1 2]
[3 4 5]

Cross-correlation:
 [14]

Ejemplo 2:

import numpy as np
array1 = np.array([1,2])
array2 = np.array([1,2])
  
# Original array1
print(array1)
  
# Original array2
print(array2)
# Cross-correlation of the arrays
print("\nCross-correlation:\n",
      np.correlate(array1, array2))

Producción:

[1 2]
[1 2]

Cross-correlation:
 [5]