: corrcoef() got an unexpected keyword argument 'rowvar'

在使用 `corrcoef()` 函数时，它通常来自 Scipy 库而不是 `torch.corrcoef()`，`corrcoef()` 是用于计算皮尔逊相关系数的标准统计函数，但它没有 `rowvar` 这个参数。`rowvar` 参数是在 NumPy 中计算协方差矩阵时使用的，用来指定是否按行（`True`）或列（`False`）计算。

如果你想要在 PyTorch 中计算数据的相关性，你应该使用 `torch.nn.functional.linear_kernel()` 或者 `torch.cov()` 来直接计算皮尔逊相关的系数矩阵，因为它们会自动处理数据的一维化和其他细节。例如：

# 假设 tensor_data 是已经归一化的张量
# 计算皮尔逊相关系数
correlation_matrix = torch.cov(tensor_data.t(), dim=0, unbiased=True)

在这里，`.t()` 表示转置张量，`dim=0` 指定沿着第一个维度（即特征轴）计算相关性，`unbiased=True` 设置是否采用无偏估计（默认值）。

如果你确实想用 `corrcoef()` 函数，那应该从 Scipy 导入，而不是从 PyTorch 或者 Sklearn 的 `MinMaxScaler` 后面使用。请注意，Scipy 的 `corrcoef()` 只适用于NumPy数组。

相关问题

TypeError: corrcoef() got an unexpected keyword argument 'rank'

这个错误通常是由于使用了不正确的参数导致的。在numpy中，corrcoef()函数不接受rank参数。如果你想计算秩相关系数，可以使用spearmanr()函数或kendalltau()函数。

例如，如果你想计算两个数组x和y之间的秩相关系数，可以使用spearmanr()函数：

from scipy.stats import spearmanr
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 4, 3, 2, 1])

rho, pval = spearmanr(x, y)
print("Spearman's rho = ", rho)
print("p-value = ", pval)

输出结果为：

Spearman's rho =  -1.0
p-value =  0.0

请注意，spearmanr()函数返回两个值：秩相关系数和p值。

TypeError: _corrcoef_dispatcher() got an unexpected keyword argument 'corr'

这个错误通常是因为你在调用numpy库中的corrcoef函数时使用了一个非法的参数。在numpy的版本1.20.0及以上版本中，corrcoef函数的参数中增加了一个名为“corr”的关键字参数，用于指定相关系数的计算方法。如果你的numpy版本较低，可能不支持这个参数，因此会出现这个错误。

解决办法是升级numpy库的版本，或者在调用corrcoef函数时不使用“corr”参数。如果你确实需要指定相关系数的计算方法，可以通过升级numpy库的方式来解决这个问题。你可以使用以下命令来升级numpy库：

pip install --upgrade numpy

如果你不能升级numpy库，可以使用以下代码来调用corrcoef函数，不使用“corr”参数：

import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 3, 2, 1]
corr_matrix = np.corrcoef(x, y)

这样可以避免使用“corr”参数，从而避免出现异常。