np.corrcoef(housing[['sqft_living'],housing)

这段代码可能存在语法错误，因为它缺少一个参数。通常情况下，np.corrcoef() 函数用于计算数据集中两个变量之间的相关系数。其中，第一个参数是一个数组，包含了第一个变量的所有取值，第二个参数是一个数组，包含了第二个变量的所有取值。因此，这个函数应该像这样使用：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取房屋数据集
housing = pd.read_csv('housing.csv')

# 计算房屋面积和价格的相关系数
corr = np.corrcoef(housing['sqft_living'], housing['price'])

# 输出相关系数
print(corr)

在上面的代码中，我们首先使用 pandas 库中的 read_csv 函数读取了一个名为 housing.csv 的房屋数据集。然后，我们使用 np.corrcoef() 函数计算了房屋面积（sqft_living）和价格（price）之间的相关系数，并将结果保存在了名为 corr 的变量中。最后，我们使用 print() 函数输出了相关系数的值。

需要注意的是，相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间，取值越接近于 -1 或 1，表示两个变量之间的相关性越强，取值越接近于 0，则表示两个变量之间的相关性越弱。