在matlab中要计算两个矩阵的相关系数只需调用corr2（）即可，但 python中好像没有对等的函数（主要是我没找到），因此根据公式实现，并与matlab的结果对比，发现结果一致。

公式matlab文档那截的：

matlab代码：

a = [[1,2,3];[3,2,1];[1,1,2]];

b = [[2,3,5];[7,3,1];[1,2,3]];

c = [[5,3,1];[1,2,3];[1,2,3]];

d = corr2(a,b);

e = corr2(a,c);

python代码：

import numpy as np
import math

def mean2(x):
    y = np.sum(x) / np.size(x)
    return y

def corr2(a,b):
    a = a - mean2(a)
    b = b - mean2(b)

    r = (a*b).sum() / math.sqrt((a*a).sum() * (b*b).sum())
    return r

a = np.array([[1,2,3],[3,2,1],[1,1,2]])
b = np.array([[2,3,5],[7,3,1],[1,2,3]])
c = np.array([[5,3,1],[1,2,3],[1,2,3]])

d = corr2(a,b)
e = corr2(a,c)