A具有 n x m 矩阵，其中行 i 表示变量 V_i 的时间序列 . 我想计算 n x n 相关矩阵 M ，其中 M_{i,j} 包含 V_i 和 V_j 之间的相关系数（Pearson's r） .
但是，当我在numpy中尝试以下内容时：
numpy.corrcoef(numpy.matrix('5 6 7; 1 1 1'))
我得到以下输出：
array([[ 1., nan],
[ nan, nan]])
似乎 numpy.corrcoef 不喜欢单位向量，因为如果我将第二行更改为 7 6 5 ，我会得到预期的结果：
array([[ 1., -1.],
[ -1., 1.]])
numpy.corrcoef 这种行为的原因是什么？
1 回答
leewangzhong（在评论中）是正确的，Pearson的r没有定义为恒定时间序列，因为它们的标准偏差为零 . 谢谢！