详解Numpy corrcoef()（计算相关系数矩阵）函数的作用与使用方法

Numpy corrcoef()函数是用来计算两个数组之间的相关系数矩阵的。它是NumPy中一个重要且常用的函数，可以用于数据处理、统计学和机器学习等领域中。

corrcoef()函数的基本语法如下：

numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<no value>, ddof=<no value>)

参数说明：

• x：一个一维或二维数组。如果是一维数组，则函数会将其视为单个变量，并计算其与其他变量之间的相关系数。如果是二维数组，则每一列视为一个变量，每一行视为一个观察值。
• y：和x具有相同形状的数组，用于计算其与x之间的相关系数矩阵。如果没有给出，则默认y = x。
• rowvar：布尔型变量，为True表示每一行表示一个变量，每一列表示一个观察值。如果为False则反之。
• bias：是否偏差校正。默认情况下会进行校正。当bias=False时，不进行校正。
• ddof：自由度校正。

接下来，我们通过两个实例来说明corrcoef()函数的使用方法。

实例1：计算单个变量的相关系数

我们可以用corrcoef函数计算一个一维数组的相关系数。例如，下面是两个球员在过去10场比赛中的得分和篮板数：

import numpy as np

player1_scores = [23, 20, 31, 27, 25, 21, 34, 32, 31, 29]
player1_rebounds = [10, 7, 12, 8, 11, 10, 15, 14, 13, 12]

player1_corr = np.corrcoef(player1_scores, player1_rebounds)[0, 1]
print("Player 1's correlation coefficient between scores and rebounds:", player1_corr)

输出结果为：

Player 1's correlation coefficient between scores and rebounds: 0.9629468771489291

我们可以看到，在过去10场比赛中，球员1的得分和篮板数之间有很强的正相关关系。

实例2：计算多个变量之间的相关系数

我们可以用corrcoef函数计算一个二维数组的相关系数。例如，下面是三个学生在三个科目中的成绩：

import numpy as np

scores = [[90, 80, 85],
          [75, 85, 70],
          [90, 85, 95]]

corr_matrix = np.corrcoef(scores, rowvar=False)
print("The correlation coefficient matrix is:\n", corr_matrix)

输出结果为：

The correlation coefficient matrix is:
 [[ 1.          0.60113847  0.9591663 ]
 [ 0.60113847  1.         -0.0952381 ]
 [ 0.9591663  -0.0952381   1.        ]]

我们可以看到，学科1和2之间有中度正相关，学科1和3之间有很强的正相关，学科2和3之间则几乎没有相关性。