请你设计一种person相关系数方法，从数据1读取167列n行的数据，从数据2读取一列n行的数据，读取之后先做最大最小值归一化，然后数据1按列对数据2进行person相关系数计算，请给出相应的python程序

在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据并计算两组数据之间的皮尔逊相关系数。这里是一个简单的例子来说明如何实现这个过程：

import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr

# 假设data1和data2是数据文件路径
def read_and_normalize_data(file1, file2):
    # 读取数据
    data1 = pd.read_csv(file1, header=None)  # 数据1有167列
    data2 = pd.read_csv(file2, header=None, squeeze=True)  # 数据2只有一列
    
    # 最大最小值归一化
    data1_normalized = (data1 - data1.min()) / (data1.max() - data1.min())
    data2_normalized = (data2 - data2.min()) / (data2.max() - data2.min())

    return data1_normalized, data2_normalized

def person_correlation_coefficient(data1_normalized, data2_normalized):
    # 计算每列数据与data2的相关系数
    correlation_list = [pearsonr(data1_normalized.iloc[:, i], data2_normalized)[0] for i in range(data1_normalized.shape[1])]
    
    return correlation_list

# 调用函数
file1_path = "path_to_data1.csv"
file2_path = "path_to_data2.csv"

data1_normalized, data2_normalized = read_and_normalize_data(file1_path, file2_path)
correlation_results = person_correlation_coefficient(data1_normalized, data2_normalized)

print("Person相关系数列表:", correlation_results)