pythonによる主成分分析の方法が分からないです

Question

pythonで主成分分析をしようと思っています。

webで公開されているデータ（NCEP/NCARデータ）を用いて、気圧データを主成分分析したいと思っています。
データのサイズは、1460×73×144の3次元です。
144：時間方向
73：緯度
144：経度

上記のように、3次元の配列のすべてに気圧の値が格納されています。

簡略化のために同じようなデータを以下に載せておきます。

該当のソースコード

import numpy as np

x = np.linspace(980,1027,48)
x = x.reshape([4,3,4])
x = np.random.permutation(x)

試したこと

2次元のデータの場合は、pythonのPCAで実装できることは分かりました。
私のようなケースではどのように実装すればいいのか分からないので教えてください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

最終的な目標としては、
主成分分析をして、その第一主成分の空間分布（2次元の気圧の分布）がどのようになっているのかを可視化したり、
気圧の主成分分析を用いて他の気象予測に生かせるかを試したいです。

分かる方どうかよろしくお願いいたします。

Answer 1

主成分分析は普通次元圧縮に用いられますがあなたがおっしゃる次元とは違う考え方です。

入力はExcelのような2次元の表です
縦方向を1つずつのデータとし
横の列方向を「次元」としそれが多数あるのを圧縮するものです

お手持ちのデータの場合あなたが何を見たいかによるかと思います。
時間ごとに変化を見たいのであれば例えば

時間1　経度1緯度1の気圧　経度1緯度2の気圧　、、、　経度73緯度144の気圧
時間2　……　
……

のようなデータに加工してPCAを掛けるのかと思います。

Comments

[ooo5]

ありがとうございます。

次元の考えに少し勘違いがあることが分かりました。
おっしゃる通りの方法でPCAをかけてある程度うまくいきました。

[aokikenichi]

解決されたようでよかったです