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私は形状（T、N）の非常に大きなデータセットを持っていると私はnumpy.correlateのようにPythonで自己相関関数を計算したいと思います：（！）多次元データの自己相関関数を効率的に計算するにはどうすればよいですか？
c[k] = sum_n sum_t a[t, n] * a[t+k, n]
が、すべてのサンプルNとなしを合計する使用forループ。 「有効な」モードによる計算で十分である。ただし、この関数は1次元配列のみを許可します。これを行うには速い方法がありますか？
[scipy.signal.correlate2d]（https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.15.1/reference/generated/scipy.signal.correlate2d.html）はどうですか？ – crazyGamer
残念ながら、この関数は異なるサンプル間のすべての相互相関を計算します。しかし、私はN方向を合計しながらT方向のみの相関を計算したいと思います。 – Benti
correlate1dはどのようにして各行に適用されますか：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0/reference/generated/scipy.ndimage.filters.correlate1d.html？ – Divakar