numpy里矩阵肯德尔秩相关系数

在 NumPy 中，可以使用 `numpy.corrcoef` 函数来计算矩阵中的皮尔逊相关系数。然而，NumPy 并没有提供直接计算矩阵中的肯德尔秩相关系数的函数，但我们可以使用 Scipy 中的 `scipy.stats.kendalltau` 函数来计算。

下面是一个示例代码，演示如何使用 `scipy.stats.kendalltau` 函数计算矩阵中的肯德尔秩相关系数：

import numpy as np
from scipy.stats import kendalltau

# 创建一个 3x3 的矩阵
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算矩阵中每一列的肯德尔秩相关系数
corr_matrix = np.zeros((a.shape[1], a.shape[1]))
for i in range(a.shape[1]):
    for j in range(a.shape[1]):
        corr_matrix[i, j], _ = kendalltau(a[:, i], a[:, j])

print(corr_matrix)

输出结果为：

[[ 1.          1.         -0.33333333]
 [ 1.          1.         -0.33333333]
 [-0.33333333 -0.33333333  1.        ]]

这个结果说明了矩阵中每一列之间的肯德尔秩相关系数。例如，第一行和第二行的相关系数为 1，说明这两行的数据是完全相同的；第一行和第三行的相关系数为 -0.3333，说明这两行的数据呈反相关关系。