自相关函数是衡量时间序列的相关性的一种方法。在Python中，可以使用NumPy库中的corrcoef()函数来计算自相关系数。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np

def autocorr(x):
    """
    Calculate autocorrelation using NumPy
    """
    result = np.correlate(x, x, mode='full')
    return result[result.size // 2:]

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

print(autocorr(data))

此代码中，我们首先导入NumPy库，然后定义一个名为autocorr()的函数，该函数计算输入序列的自相关。

在函数内部，我们使用NumPy库中的corrcoef()函数来计算自相关系数。该函数为两个序列的自相关系数返回2D数组，在此示例中，我们使用full模式计算自相关，最终返回哪些数值是有用的。

最后，我们创建一个名为"data"的简单序列并将其传递给我们的函数，然后使用print()函数显示结果。

该代码将自相关计算封装在一个独立的函数中，可以轻松地扩展以计算多个序列的自相关系数，并且为已经熟悉Python基础的开发人员提供了一个示例。