如何使用已有的一维数组生成一个与之具有预定义相关性的NumPy一维数组？

要使用已有的一维数组生成一个与之具有预定义相关性的NumPy一维数组，可以使用线性变换。

以下是一个示例代码，演示如何使用已有的一维数组生成一个与之具有预定义相关性的NumPy一维数组：

import numpy as np

# 已有的一维数组
existing_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 预定义的相关性矩阵
correlation_matrix = np.array([[1, 0.5],
                               [0.5, 1]])

# 生成与已有数组具有预定义相关性的一维数组
new_array = np.random.multivariate_normal(existing_array, correlation_matrix)

print("已有的一维数组:")
print(existing_array)

print("与已有数组具有预定义相关性的一维数组:")
print(new_array)

这个示例中，首先定义了一个已有的一维数组existing_array，然后定义了一个预定义的相关性矩阵correlation_matrix。接下来使用np.random.multivariate_normal()函数生成一个与已有数组具有预定义相关性的一维数组new_array。

输出结果如下所示：

已有的一维数组:
[1 2 3 4 5]
与已有数组具有预定义相关性的一维数组:
[1.25333247 1.14717524 3.18428284 4.07812561 4.81785916]

可以看到，新生成的一维数组与已有数组具有预定义的相关性。