numpy中多维数组的自相关

使用基于FFT的自相关：

import numpyfrom numpy.fft import fft, ifftdata = numpy.arange(5*4).reshape(5, 4)print data##[[ 0  1  2  3]## [ 4  5  6  7]## [ 8  9 10 11]## [12 13 14 15]## [16 17 18 19]]dataFT = fft(data, axis=1)dataAC = ifft(dataFT * numpy.conjugate(dataFT), axis=1).realprint dataAC##[[   14.     8.     6.     8.]## [  126.   120.   118.   120.]## [  366.   360.   358.   360.]## [  734.   728.   726.   728.]## [ 1230.  1224.  1222.  1224.]]

您对答案的维度为（5，7）的陈述感到有些困惑，所以也许有些重要的事情我没有理解。

编辑：在mtrw的建议下，不会环绕的填充版本：

import numpyfrom numpy.fft import fft, ifftdata = numpy.arange(5*4).reshape(5, 4)padding = numpy.zeros((5, 3))dataPadded = numpy.concatenate((data, padding), axis=1)print dataPadded##[[  0.   1.   2.   3.   0.   0.   0.   0.]## [  4.   5.   6.   7.   0.   0.   0.   0.]## [  8.   9.  10.  11.   0.   0.   0.   0.]## [ 12.  13.  14.  15.   0.   0.   0.   0.]## [ 16.  17.  18.  19.   0.   0.   0.   0.]]dataFT = fft(dataPadded, axis=1)dataAC = ifft(dataFT * numpy.conjugate(dataFT), axis=1).realprint numpy.round(dataAC, 10)[:, :4]##[[   14.     8.     3.     0.     0.     3.     8.]## [  126.    92.    59.    28.    28.    59.    92.]## [  366.   272.   179.    88.    88.   179.   272.]## [  734.   548.   363.   180.   180.   363.   548.]## [ 1230.   920.   611.   304.   304.   611.   920.]]

必须有一种更有效的方法来执行此 *** 作，尤其是因为自相关是对称的，而我没有利用这一点。