【PaddlePaddle Hackathon 2】3、为 Paddle 新增 corrcoef(皮尔逊积矩相关系数)

docs/api/paddle/linalg/corrcoef_cn.rst

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+.. _cn_api_linalg_corrcoef:
+
+corrcoef
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.linalg.corrcoef(x, rowvar=True, name=None)
+
+
+相关系数矩阵表示输入矩阵中每对变量的相关性。例如，对于N维样本X=[x1，x2，…xN]T，则相关系数矩阵
+元素 `Rij` 是 `xi` 和 `xj` 的相关性。元素 `Rii` 是 `xi` 本身的协方差。
+
+皮尔逊积矩相关系数 `R` 和协方差矩阵 `C` 的关系如下：
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+    .. math:: R_{ij} = \frac{ C_{ij} } { \sqrt{ C_{ii} * C_{jj} } }
+
+    `R` 的值在-1到1之间。
+
+参数
+:::::::::
+    - **x** (Tensor) - 一个N(N<=2)维矩阵，包含多个变量。默认矩阵的每行是一个观测变量，由参数rowvar设置。
+    - **rowvar** (bool，可选) - 若是True，则每行作为一个观测变量；若是False，则每列作为一个观测变量。默认True。
+    - **name** (str，可选) - 一般无需设置，默认值为None。用于为开发人员打印调试信息。具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`。
+
+返回
+:::::::::
+    输入x的皮尔逊积矩相关系数矩阵。
+
+代码示例
+::::::::::
+COPY-FROM: paddle.linalg.corrcoef:code-example1