Python 多维数组的相关系数

我想计算两个数组

a

和

b

之间的相关性；

a

和

b

的形状是

（10,2）

。我希望相关矩阵的形状

（10,10）

，值在

[-1,1]

范围内；每对的相关值

>>> a
array([[-1.22674504,  0.08136256],
       [ 1.95456381, -1.31209914],
       [ 0.29199221,  0.00573356],
       [ 0.66700798, -0.68239164],
       [-1.03723395, -0.15456914],
       [-0.52541249, -0.21180142],
       [-0.94584861, -0.81954194],
       [ 1.11044632,  2.02689438],
       [-0.12003807,  0.00595059],
       [-0.16873215,  1.06046219]])

>>> b
array([[-0.06960341,  0.01320213],
       [ 0.1108986 , -0.21290515],
       [ 0.01656714,  0.00093034],
       [ 0.03784489, -0.11072692],
       [-0.05885088, -0.02508085],
       [-0.029811  , -0.03436753],
       [-0.05366583, -0.13298134],
       [ 0.06300482,  0.32888998],
       [-0.00681075,  0.00096556],
       [-0.00957357,  0.17207378]])

我使用

numpy.corrcoef（a，b）

得到一个

（20，20）

矩阵，而不是

（10，10）

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一行是一个观察值，有两个值，我如何告诉Python计算相关性是二维的？为什么每个值都是精确的

-1

或

1

？

在

Matlab

中

xcorr2

可能需要此代码，对吗？ 这是二维互相关

import scipy.signal
print scipy.signal.correlate2d(a, b)

见：

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也可以看看这篇文章：

你读过吗？你真正想做什么

corrcoef

计算

行中的系数。所以
np.all（np.corrcoef（a，b）=np.corrcoef（np.vstack（（a，b）））==True
我想计算每对a和b的相关性。得到一个10x10矩阵，条目_11代表a（第一行）的元素#1和b（第一行）的元素#1。这怎么可能？我尝试了scipy.signal.correlated2d（a，b），但结果并不像预期的那样。
import scipy.signal
print scipy.signal.correlate2d(a, b)