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《Numpy入门系列目录》
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)
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