numpy库统计函数np.corrcoef原理
    np.corrcoef是NumPy库中的一个函数，用于计算两个数组之间的相关系数。相关系数衡量了两个变量之间的线性关系强度和方向，其取值范围在-1到1之间。np.corrcoef函数的原理是基于皮尔逊相关系数的计算公式来实现的。
    皮尔逊相关系数是最常用的相关系数之一，它衡量了两个变量之间的线性关系强度和方向。其计算公式为：
    r = Σ((X_i X_mean)  (Y_i Y_mean)) / (sqrt(Σ(X_i X_mean)^2)  sqrt(Σ(Y_i Y_mean)^2))。
    其中，X_i和Y_i分别表示两个变量的观测值，X_mean和Y_mean分别表示两个变量的均值。
    np.corrcoef函数接受一个或多个数组作为输入，并返回一个相关系数矩阵。如果输入包含多个数组，则相关系数矩阵的大小为(n,n)，其中n为输入数组的数量。相关系数矩阵的对角线上的元素始终为1，因为每个变量与自身的相关系数为1。而非对角线上的元素则表示对应变量之间的相关系数。
    值得注意的是，np.corrcoef函数计算的是Pearson相关系数，因此其假设输入数据是连续变量，并且假设两个变量之间的关系是线性的。如果数据不满足这些假设，那么相关系数的解释和可靠性就会受到影响。
    总之，np.corrcoef函数的原理是基于Pearson相关系数的计算公式，用于衡量两个数组之间的线性关系强度和方向，是在数据分析和统计计算中非常常用的函数之一。