numpy数组和df数组能求相关系数嘛

当然可以。在Python中，NumPy数组和Pandas DataFrame都能用来计算相关系数。NumPy数组提供了`corrcoef()`函数来计算两个数组之间的皮尔逊相关系数，而Pandas DataFrame则内置了`corr()`方法，可以直接对DataFrame的列或行间计算相关性。

对于NumPy数组，例如`arr1`和`arr2`，你可以这样计算相关系数：

import numpy as np

arr1 = ... # 假设这是一个NumPy数组
arr2 = ... # 另一个NumPy数组
corr_matrix = np.corrcoef(arr1, arr2)

对于Pandas DataFrame，例如df，你可以使用以下方式：

import pandas as pd

df = ... # 假设这是一个Pandas DataFrame
correlation = df.corr() # 这将返回一个关联矩阵，显示所有列对之间的相关系数

如果你只想计算两个特定列（或行）的相关系数，可以使用：

correlation = df['column1'].corr(df['column2']) # 或者 df.iloc[:,0].corr(df.iloc[:,1])