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numpy.corrcoef(x, y=无, rowvar = True, 偏差=<无值>, ddof=<无值>)
x： array_like，包含多个变量和观测值的1-D或2-D数组，x的每一行代表一个变量，每一列都是对所有这些变量的单一观察。
y： array_like, 可选，另外一组变量和观察，y具有与x相同的形状。
rowvar： bool, 可选，如果rowvar为True（默认值），则每行代表一个变量，并在列中显示。否则，转换关系：每列代表一个变量，而行包含观察。
偏差： _NoValue，可选，没有效果，请勿使用
ddof： _NoValue，可选，没有效果，请勿使用
功能：计算矩阵的相关系数，返回Pearson乘积矩相关系数的矩阵
例子
import numpy as np Array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] Array2 = [[11, 25, 346], [734, 48, 49]] Mat1 = np.array(Array1) Mat2 = np.array(Array2) correlation = np.corrcoef(Mat1, Mat2) print("矩阵1\n", Mat1) print("矩阵2\n", Mat2) print("相关系数矩阵\n", correlation)