例子：

代码：

import numpy as npArray1 = [[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)

结果：

矩阵1=[[1 2 3][4 5 6]]
矩阵2=[[ 11  25 346][734  48  49]]
相关系数矩阵=[[ 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

可以看出函数的返回值还是一个矩阵，

结果矩阵的行数*结果矩阵的列数==矩阵1的行数*矩阵2的行数

令：

0=[1 2 3] 1=[4 5 6] 2=[11 25 346] 3=[734 48 49]

矩阵中值的意义：

0列 1列 2列 3列

0行 0 0 相关性 0 1 相关性 0 2 相关性 0 3 相关性

1行 1 0 相关性 1 1 相关性 1 2 相关性 1 3 相关性

2行 2 0 相关性 2 1 相关性 2 2 相关性 2 3 相关性

3行 3 0 相关性 3 1 相关性 3 2 相关性 3 3 相关性

自己和自己的相关性最大，值为1，所以对角线的值全为1.

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0=[1 2 3] 1=[4 5 6] 2=[11 25 346] 3=[734 48 49]

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