在指定的 numpy 轴上计算 mannwhitneyu答案

【问题标题】：Calculate mannwhitneyu over specified numpy axis在指定的 numpy 轴上计算 mannwhitneyu
【发布时间】：2014-12-01 14:06:28
【问题描述】：

Mann-Witney-U 检验是 t 检验的非参数等效方法，只能用于正态分布数据。在 Scipy 中，两个测试都可用：

t 检验：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.ttest_ind.html

Mann-Witney-U 测试：http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.stats.mannwhitneyu.html

虽然 ttest 可以通过例如通过指定轴来执行计算的 3d 数组，这对于 Mann-Witney-U-test 似乎是不可能的？

import numpy
from scipy import stats

A1= numpy.random.normal(1,1,50).reshape(25, 2)
A2= numpy.random.normal(1,1,50).reshape(25, 2)
A3= numpy.random.normal(1,1,50).reshape(25, 2)
A4= numpy.random.normal(1,1,50).reshape(25, 2)
A5= numpy.random.normal(1,1,50).reshape(25, 2)
A = numpy.dstack((A1,A2,A3,A4,A5))

B1= numpy.random.normal(3,1,50).reshape(25, 2)
B2= numpy.random.normal(3,1,50).reshape(25, 2)
B3= numpy.random.normal(3,1,50).reshape(25, 2)
B4= numpy.random.normal(3,1,50).reshape(25, 2)
B5= numpy.random.normal(3,1,50).reshape(25, 2)
B = numpy.dstack((B1,B2,B3,B4,B5))

ttest_result = stats.ttest_ind(A,B,axis=2)

但是，无法为 Mann-Witney-U 测试指定轴（如 stats.mannwhitneyu(A1,B1,axis=2)）

是否有可能为 3D 数组的指定轴运行 mannwhitneyu？由于 mannwhitneyu() 需要两个数组，因此 numpy.apply_along_axis() 也不能直接使用。有什么建议？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy statistics scipy

【解决方案1】：

如果你想在这个例子中对第 3 轴进行类似的操作，我认为你可以这样做：

In [304]:

result = map(stats.mannwhitneyu, A.reshape(-1, A.shape[2]),B.reshape(-1, B.shape[2]))
u = np.array([item[0] for item in result]).reshape(A.shape[0], -1)
p = np.array([item[1] for item in result]).reshape(A.shape[0], -1)
In [305]:

u
Out[305]:
array([[ 0.,  4.],
       ...
       [ 1.,  2.]])
In [306]:

p
Out[306]:
array([[ 0.00609289,  0.04734647],
       ...
       [ 0.01078587,  0.01835693]])

【讨论】：