皮尔逊相关系数，这是正确的方法吗？
Pearson correlation coefficient, is it the right way?
我有两个数据集，我想找出它们的相关程度。
数据集代表两支球队的比赛结果，1代表胜，0代表平，-1代表负。
例如5 场比赛
team1 = [1,1,0,-1,0]
team2 = [0,1,0,1,0]
计算皮尔逊相关系数直到一支球队赢得最后 5 场比赛为止都很好，因此是一个常量数组，例如
team1 = [1,1,1,1,1]
在这种情况下，无论 team2 做了什么，皮尔逊相关系数都将是未定义的。
我觉得这很奇怪，因为如果 team2 也赢得了 5 场比赛的大部分比赛，那么相关性实际上应该接近 1，而不是未定义。
反之，如果team2输掉大部分比赛，根据我的理解，相关性应该接近-1。
我是不是做错了什么？或者我的数据需要另一种方法来找出数据集之间的关系有多强？
提前致谢
所以，我找到了这个好资源：
http://www.ashukumar27.io/similarity_functions/
我想我会选择更适合我的用例的欧氏距离
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数据集代表两支球队的比赛结果，1代表胜，0代表平，-1代表负。
例如5 场比赛
team1 = [1,1,0,-1,0]
team2 = [0,1,0,1,0]
计算皮尔逊相关系数直到一支球队赢得最后 5 场比赛为止都很好，因此是一个常量数组，例如
team1 = [1,1,1,1,1]
在这种情况下，无论 team2 做了什么，皮尔逊相关系数都将是未定义的。
我觉得这很奇怪，因为如果 team2 也赢得了 5 场比赛的大部分比赛，那么相关性实际上应该接近 1，而不是未定义。
反之，如果team2输掉大部分比赛，根据我的理解，相关性应该接近-1。
我是不是做错了什么？或者我的数据需要另一种方法来找出数据集之间的关系有多强？
提前致谢
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我想我会选择更适合我的用例的欧氏距离