cc=corr（x） 筛选出相关系数大于1的分量

首先需要指出一个错误，相关系数的取值范围是[-1,1]不存在大于1的相关系数。

假设x是一个向量或矩阵，可以使用以下代码筛选出相关系数绝对值大于等于0.8的分量：

import numpy as np

# 生成一个10x10的随机矩阵
x = np.random.rand(10, 10)

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

# 找到相关系数绝对值大于等于0.8的分量
indices = np.argwhere(np.abs(cc) >= 0.8)

# 输出符合条件的分量
for i, j in indices:
    if i != j:
        print(f"({i}, {j}): {cc[i, j]}")

注意，这里使用了`numpy`库中的`corrcoef`函数来计算相关系数矩阵，`rowvar=False`表示每一列代表一个变量。同时，由于相关系数矩阵是对称的，因此只需要输出其中一个下三角即可。