基于 NumPy 矩阵的相关系数矩阵计算
一、实验目的
掌握使用 NumPy 库创建矩阵的方法，理解 NumPy 矩阵在数据存储与处理中的优势。
学会利用 NumPy 相关函数计算数据的相关系数矩阵，明确相关系数矩阵的数学意义与应用场景。
验证相关系数矩阵的基本性质，如对角线元素为 1、矩阵对称性等，提升对数据相关性分析的实践能力。
二、实验原理1. 相关系数定义相关系数用于衡量两个
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前言：
31. 连续数组
解法（前缀和+
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【numpy笔记_8】array对象的拼接、分割
像上篇最后说的，“轴”概念是numpy中很重要的概念。对一个ndarray来说，轴用0，1，2，...，n-1表示。
轴既代表数组颗粒度的大小，从0轴到n轴颗粒度递增，即数组单位越来越小。
同时，“轴”又可以理解为对ndarray的shape(1，2，3，...，n)的索引，0轴指向了1。
回顾完轴的概念，我们开始今天的学习。
拼接与分割都是调用不同的方法。
拼接
拼接数组和序列，浅记一下：
