例子：
代码：
import numpy as np
Array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
Array2 = [[11, 25, 346], [734, 48, 49]]
Mat1 = np.array(Array1)
Mat2 = np.array(Array2)
correlation = np.corrcoef(Mat1, Mat2)
print("矩阵1=\n", Mat1)
print("矩阵2=\n", Mat2)
print("相关系数矩阵=\n", correlation)
结果：
矩阵1=
[[1 2 3]
[4 5 6]]
矩阵2=
[[ 11 25 346]
[734 48 49]]
相关系数矩阵=
[[ 1. 1. 0.88390399 -0.86539304]
[ 1. 1. 0.88390399 -0.86539304]
[ 0.88390399 0.88390399 1. -0.53057867]
[-0.86539304 -0.86539304 -0.53057867 1. ]]
Process finished with exit code 0可以看出函数的返回值还是一个矩阵，
矩阵的行数==列数==矩阵1的行数*矩阵2的行数
令：
0=[1 2 3] 1=[4 5 6] 2=[11 25 346] 3=[734 48 49]
矩阵中值的意义：
0列 1列 2列 3列
0行 0 0 相关性 0 1 相关性 0 2 相关性 0 3 相关性
1行 1 0 相关性 1 1 相关性 1 2 相关性 1 3 相关性
2行 2 0 相关性 2 1 相关性 2 2 相关性 2 3 相关性
3行 3 0 相关性 3 1 相关性 3 2 相关性 3 3 相关性
自己和自己的相关性最大，值为1，所以对角线的值全为1.
