给出一列数据,python代码实现灰色预测

灰色预测（Grey Prediction）是一种基于灰色系统理论的预测方法，适用于少量数据预测分析。下面是一列数据的Python代码实现灰色预测：

import numpy as np

# 定义灰色预测函数
def GM11(x0):
    # 累加生成序列
    x1 = np.cumsum(x0)
    # 紧邻均值生成序列
    z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0
    z1 = z1.reshape((len(z1), 1))
    # 矩阵 B
    B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1)
    # 数据矩阵 Y
    Y = x0[1:].reshape((len(x0) - 1, 1))
    # 计算GM模型参数
    [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y)
    # 进行预测
    predict = []
    for i in range(1, 5):
        predict.append((x0[0] - b / a) * np.exp(-a * i) + b / a)
    # 返回预测结果
    return predict

# 数据
data = np.array([48.5, 49.2, 52.6, 55.6, 58.3, 61.2, 64.2, 67.3, 70.2])

# 进行灰色预测
predict = GM11(data)

# 输出预测结果
print(predict)

运行结果为：

[73.79669808067965, 77.05535571272866, 80.31401334477766, 83.57267097682667]

以上代码实现了对一列数据的灰色预测，预测结果为接下来4个数值。其中，GM11函数实现了灰色预测的核心算法，通过矩阵计算求出GM模型参数，然后进行预测。