Python Numpy庫 numpy.corrcoef()函數講解

例子：
代碼：

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("矩陣1=\n", Mat1)
print("矩陣2=\n", Mat2)
print("相關系數矩陣=\n", correlation)
 結果：

矩陣1=
[[1 2 3]
[4 5 6]]
矩陣2=
[[ 11 25 346]
[734 48 49]]
相關系數矩陣=
[[ 1. 1. 0.88390399 -0.86539304]
[ 1. 1. 0.88390399 -0.86539304]
[ 0.88390399 0.88390399 1. -0.53057867]
[-0.86539304 -0.86539304 -0.53057867 1. ]]

Process finished with exit code 0
可以看出函數的返回值還是一個矩陣，

結果矩陣的行數*結果矩陣的列數==矩陣1的行數*矩陣2的行數

令：

     0=[1 2 3]    1=[4 5 6]    2=[11 25 346]    3=[734 48 49] 
矩陣中值的意義：

                       0列                          1列                             2列                             3列

0行             0 0 相關性             0 1 相關性                  0 2 相關性                  0 3 相關性      

1行             1 0 相關性             1 1 相關性                  1 2 相關性                  1 3 相關性   

2行             2 0 相關性             2 1 相關性                  2 2 相關性                   2 3 相關性   

3行             3 0 相關性             3 1 相關性                  3 2 相關性                   3 3 相關性   

 

自己和自己的相關性最大，值為1，所以對角線的值全為1.

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