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mindspore.numpy.corrcoef

mindspore.numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, dtype=None)

返回皮尔逊积矩相关系数。 请参考有关协方差(cov)的文档以获取更多详情。 相关系数矩阵R和协方差矩阵C的关系表示为 $R_{ij}=\frac{C_{ij}}{\sqrt{C_{ii}\ast C_{jj}}}$ 。 R的值介于-1和1之间，包括-1和1。

说明

目前不支持复数。

参数：

• x (Union[int, float, bool, tuple, list, Tensor]) - 这是一个1-D或2-D的数组，包含多个变量和观测值。 每一行的 x 代表一个变量，每一列代表所有这些变量的一个观测值。 详细见下文 rowvar 的说明。

• y (Union[int, float, bool, tuple, list, Tensor], 可选) - 这是一个附加的变量和观测值集合，默认值： None 。

• rowvar (bool, 可选) - 如果 rowvar 是 True (默认)，则每一行代表一个变量，列中包含观测值。 否则，关系被转置：每一列代表一个变量，行包含观测值。 默认值： True 。

• dtype (mindspore.dtype, 可选) - 结果的数据类型。 默认情况下，返回的数据类型至少为float32精度。 默认值： None 。

返回：

Tensor。 变量的相关系数矩阵。

异常：

• TypeError - 如果输入的类型不符合上述规定。

• ValueError - 如果 x 和 y 的维数不正确。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> output = np.corrcoef([[2., 3., 4., 5.], [0., 2., 3., 4.], [7., 8., 9., 10.]])
>>> print(output)
[[1.         0.9827076  1.        ]
[0.9827077  0.99999994 0.9827077 ]
[1.         0.9827076  1.        ]]