plt.show()このコマンドを実行することで得られるグラフは以下のようになります。r=0.8の場合から確認してみます。このグラフから強い正の相関があることがわかります。次はr=0.2相関関係がわかりにくくなってますね。次はr=-0.2です。負の値なので若干右肩下がりになっています。最後にr=-0.8です。右肩下がりが顕著に出ているのがわかりますね。相関係数について簡単におさらいしたところで次は関数自体の使い方について扱っていきます。coefficients”というのでそれを縮めてcorrcoefになっているみたいです。読み方が分からないですね...。APIドキュメントnp.corrcoef関数のAPIドキュメントは以下のとおりです。複数回の観測値が含まれている1次元か2次元の配列を指定します。(省略可能)初期値None追加するデータを指定します。xとyがそれぞれ1次元配列で結合する手間なくその2つの相関係数を知りたいときなどによく使います。(省略可能)初期値True行ごとの相関係数を知りたいときはここをTrueにします。なく、列ごとの相関係数を知りたいときはここをFalseにします。ここ使わないほうがよいそうです。ここも上と同様使わないようがよいそうです。returns:相関係数を要素に持つ行列が返されます。ddofとbiasは引数として何か指定しても意味がないそうなので、ここは気にしなくて大丈夫です。最低限指定すべきなのは相関係数を求めたいデータのセットを入力するxで、結合するのが面倒なときにyを使います。データセットが列ごとに別れていたら、rowbar=Falseにして対応します。相関係数を求めるでは、実際に使いながら確認してみます。適当に値を生成して、その値を見比べてみます。今回は1行目に数学のテストの点数(10点満点)、2行目に国語のテストの点数(10点満点)を各生徒ごとに記載していくことにします。国語の成績と数学の成績の相関関係をみていくという目的でnp.corrcoef関数を使っていきます。1行目が数学、2行目が国語の成績。相関関数行列を求める。右上と左下の値が相関係数となっている。2つの配列から相関係数を求めるこの値を見てみると、ほぼ0となっているので国語と数学の成績にはほとんど相関関係がないということがわかります。