对两个不同维数矩阵，python求各维度间的相关性

对于两个不同维数的矩阵，可以使用numpy库中的corrcoef函数来计算各维度之间的相关性。这个函数可以接受一个矩阵作为输入，并返回一个相关系数矩阵，其中每个元素表示不同维度之间的相关性。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建两个不同维数的矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2, 3],
                    [4, 5, 6],
                    [7, 8, 9]])

matrix2 = np.array([[9, 8, 7, 6],
                    [5, 4, 3, 2]])

# 计算相关系数
correlation_matrix = np.corrcoef(matrix1.T, matrix2.T)

print(correlation_matrix)

在这个示例中，我们使用了`.T`来对矩阵进行转置，以便在计算相关系数时，每个维度都处于行的位置。输出结果将是一个3x4的相关系数矩阵，其中每个元素表示两个矩阵对应维度之间的相关性。