现在我有一个数据集，需要先灰色关联法分析，告诉我代码

好的，灰色关联法可以用Python的SciPy库进行实现。以下是一个简单的代码示例：

import numpy as np
from scipy.stats import rankdata

def gray_relation(x, y, n=1):
    """
    灰色关联分析
    :param x: 一个m行n列的矩阵，m为样本个数，n为指标个数
    :param y: 一个1行n列的向量，n为指标个数
    :param n: 关联度排序的指标个数，默认为1
    :return: 关联度排序
    """
    # 归一化处理
    x_norm = x / x.max(axis=0)
    y_norm = y / y.max()

    # 计算关联系数矩阵
    delta = np.abs(x_norm - y_norm)
    delta_max = delta.max(axis=0)
    rho = (delta_max - delta) / delta_max

    # 计算关联度
    r = rho.sum(axis=1) / n

    # 排序并返回关联度排序
    return rankdata(r, method="ordinal")

# 示例数据
x = np.array([[10, 12, 8, 14],
              [8, 9, 12, 11],
              [11, 14, 10, 9],
              [7, 10, 13, 12]])
y = np.array([11, 10, 9, 12])

# 进行灰色关联分析并输出结果
result = gray_relation(x, y)
print(result)

其中，`x`为$m \times n$的矩阵，表示$m$个样本的$n$个指标值；`y`为$1 \times n$的向量，表示$n$个指标的参考值。`n`为关联度排序的指标个数，默认为1。返回的结果是关联度排序，数值越小表示关联度越高。