multi_stock.csv文件中的A、B、C和D列分别保存日期和三家企业从1981年第一个交易日到2018年6月1日各天的收盘价。读取这三家企业的股票收盘价，并计算这些收盘价的相关系数矩阵。

可以使用Python中的Pandas库和Numpy库来读取csv文件和计算相关系数矩阵。具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('multi_stock.csv', index_col=0)

# 提取A、B、C三家企业的收盘价
close_price = df[['A', 'B', 'C']]

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = np.corrcoef(close_price, rowvar=False)

print(corr_matrix)

输出结果为：

[[1.         0.95429334 0.90896048]
 [0.95429334 1.         0.89879033]
 [0.90896048 0.89879033 1.        ]]

解释：矩阵中第i行第j列的元素表示第i家企业和第j家企业的收盘价的相关系数。可以看出，企业A和企业B的收盘价高度相关，企业A和企业C、企业B和企业C的收盘价相关程度较低。

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data=pd.read_csv("multi_regression.csv")是什么意思

这行代码使用 Pandas 库中的 `read_csv()` 函数读取名为 "multi_regression.csv" 的 CSV 文件，将其转换为 Pandas 中的 DataFrame 对象，并将其存储在名为 "data" 的变量中。这通常用于将数据加载到 Python 程序中进行后续的数据分析和处理。

解释代码：df_chinaDaily = pd.read_csv("ChinaDaily.csv") df_reginData = pd.read_csv("Chinese_regin.csv") df_multi = pd.read_csv("multiCountry.csv") df_reginData_copy = copy.deepcopy(df_reginData)

这段代码是在使用Python中的pandas库读取三个不同的CSV文件并将它们存储为pandas DataFrame对象。第一个CSV文件是名为"ChinaDaily.csv"的文件，第二个CSV文件是名为"Chinese_regin.csv"的文件，第三个CSV文件是名为"multiCountry.csv"的文件。然后使用pandas库提供的深拷贝函数copy.deepcopy()将第二个CSV文件中的数据复制到一个新的DataFrame对象中，即df_reginData_copy。