我正在嘗試使用 cramers 創建一個熱圖/相關矩陣。我發現下面的代碼可以幫助我解決這個問題，但是當使用 itertools.combinations 時，它不會返回與自身的組合，例如 0,0 1,1 等，因此我的矩陣完全錯誤，因為當一列與自身進行比較時，對角線應該是 1 但它們是 0。我的 20 列中除了 2 列都是分類的，這就是我使用 cramers 的原因def cramers_corrected_stat(confusion_matrix):    """ calculate Cramers V statistic for categorical-categorical association.        uses correction from Bergsma and Wicher,         Journal of the Korean Statistical Society 42 (2013): 323-328    """    chi2 = ss.chi2_contingency(confusion_matrix)[0]    n = confusion_matrix.sum().sum()    phi2 = chi2/n    r,k = confusion_matrix.shape    phi2corr = max(0, phi2 - ((k-1)*(r-1))/(n-1))        rcorr = r - ((r-1)**2)/(n-1)    kcorr = k - ((k-1)**2)/(n-1)    return np.sqrt(phi2corr / min( (kcorr-1), (rcorr-1))) cols = df.columns.to_list()corrM = np.zeros((len(cols),len(cols)))# there's probably a nice pandas way to do thisfor col1, col2 in itertools.combinations(cols, 2):    idx1, idx2 = cols.index(col1), cols.index(col2)    corrM[idx1, idx2] = cramers_corrected_stat(pd.crosstab(df[col1], df[col2]))    corrM[idx2, idx1] = corrM[idx1, idx2]我該如何解決？