python一个因素与其他三个因素灰色关联度分析代码

灰色关联度分析是一种基于灰色系统理论的方法，用于分析不确定因素之间的关联程度。下面是一个简单的Python代码示例，用于计算一个因素与其他三个因素的灰色关联度。

import numpy as np

# 定义数据矩阵
X = np.array([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
              [5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
              [9.0, 10.0, 11.0, 12.0],
              [13.0, 14.0, 15.0, 16.0]])

# 定义需要分析的因素
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])

# 计算每个因素与需要分析的因素的差值的绝对值
dx = np.abs(X - x)

# 计算每列数据的最小值和最大值
xmin = np.min(X, axis=0)
xmax = np.max(X, axis=0)

# 计算每列数据的区间长度
delta = xmax - xmin

# 计算每列数据的关联度
rho = 1 - dx / delta

# 输出结果
print("灰色关联度分析结果：")
print("与因素1的关联度：", rho[0])
print("与因素2的关联度：", rho[1])
print("与因素3的关联度：", rho[2])
print("与因素4的关联度：", rho[3])

在上面的代码中，我们首先定义了一个数据矩阵X，其中包含四个因素的数据。然后，我们指定需要分析的因素x，计算每个因素与x的差值的绝对值dx。接着，我们计算每列数据的最小值和最大值，以及每列数据的区间长度delta。最后，我们计算每列数据的关联度rho，并输出结果。