corr_matrix[i, j] = grey_correlation(normalized_data[:, i], normalized_data[:, j])

非常抱歉，我之前的回答有误。你的代码中的赋值语句 `corr_matrix[i, j]` 是正确的，而不是 `corr_matrix[i, 1]`。对于每个指标对 `(i, j)`，你使用了 `grey_correlation` 函数来计算其灰色关联度，并将结果赋值给 `corr_matrix[i, j]`。这是正确的做法。

请忽略我之前的错误回答，你的代码是正确的。如果还有其他问题，请随时提问。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\七彩虹i7 3060\Desktop\mathmodeling\1.py", line 38, in <module> corr_matrix[i, 1] = grey_correlation(normalized_data[:, i], normalized_data[:, j]) ~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^

很抱歉，我刚刚犯了一个错误。实际上，你也在代码中正确地使用了 `corr_matrix[i, j]`。对于这段代码，没有任何错误。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_excel('数据.xlsx')

# 提取指标列
indicators = data.iloc[1:50:2, 2:].values

indicators = pd.DataFrame(indicators)
print(indicators)

# 数据归一化
normalized_data = (indicators - indicators.min(axis=0)) / (indicators.max(axis=0) - indicators.min(axis=0))
print(normalized_data)

# 灰色关联度计算函数
def grey_correlation(x, y):
    """
    计算两列数据的灰色关联度
    :param x: 第一列数据
    :param y: 第二列数据
    :return: 灰色关联度
    """
    n = len(x)
    lambda_value = 0.5  # 灰色关联度衡量因子，默认取0.5

    # 累加生成级比累加矩阵
    c = np.abs(x - y)
    c_max, c_min = np.max(c), np.min(c)
    rho = (c_min + lambda_value * c_max) / (c + lambda_value * c_max)
    r = np.sum(rho) / n

    return r

# 计算各指标之间的灰色关联度
corr_matrix = np.zeros((len(normalized_data[0]), len(normalized_data[0])))
for i in range(len(normalized_data[0])):
    for j in range(len(normalized_data[0])):
        corr_matrix[i, j] = grey_correlation(normalized_data[:, i], normalized_data[:, j])

# 输出灰色关联度矩阵
print(corr_matrix)

请再次检查你的代码和数据，确保没有其他错误。如果还有问题，请提供完整的错误信息以便更好地帮助你。

import pandas as pd import numpy as np # 读取数据 data = pd.read_excel('数据.xlsx') # 提取指标列 indicators = data.iloc[1:50:2, 2:].values indicators=pd.DataFrame(indicators) print(indicators) # 数据归一化 normalized_data = (indicators - indicators.min(axis=0)) / (indicators.max(axis=0) - indicators.min(axis=0)) print(normalized_data) # 灰色关联度计算函数 def grey_correlation(x, y): """ 计算两列数据的灰色关联度 :param x: 第一列数据 :param y: 第二列数据 :return: 灰色关联度 """ n = len(x) lambda_value = 0.5 # 灰色关联度衡量因子，默认取0.5 # 累加生成级比累加矩阵 c = np.abs(x - y) c_max, c_min = np.max(c), np.min(c) rho = (c_min + lambda_value * c_max) / (c + lambda_value * c_max) r = np.sum(rho) / n return r # 计算各指标之间的灰色关联度 corr_matrix = np.zeros((len(normalized_data[0]), len(normalized_data[0]))) for i in range(len(normalized_data[0])): for j in range(len(normalized_data[0])): corr_matrix[i, 1] = grey_correlation(normalized_data[:, i], normalized_data[:, j]) # 输出灰色关联度矩阵 print(corr_matrix)

代码中存在一个错误。在计算各指标之间的灰色关联度时，循环中的赋值语句 `corr_matrix[i, 1]` 应改为 `corr_matrix[i, j]`。下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_excel('数据.xlsx')

# 提取指标列
indicators = data.iloc[1:50:2, 2:].values

indicators = pd.DataFrame(indicators)
print(indicators)

# 数据归一化
normalized_data = (indicators - indicators.min(axis=0)) / (indicators.max(axis=0) - indicators.min(axis=0))
print(normalized_data)

# 灰色关联度计算函数
def grey_correlation(x, y):
    """
    计算两列数据的灰色关联度
    :param x: 第一列数据
    :param y: 第二列数据
    :return: 灰色关联度
    """
    n = len(x)
    lambda_value = 0.5  # 灰色关联度衡量因子，默认取0.5

    # 累加生成级比累加矩阵
    c = np.abs(x - y)
    c_max, c_min = np.max(c), np.min(c)
    rho = (c_min + lambda_value * c_max) / (c + lambda_value * c_max)
    r = np.sum(rho) / n

    return r

# 计算各指标之间的灰色关联度
corr_matrix = np.zeros((len(normalized_data[0]), len(normalized_data[0])))
for i in range(len(normalized_data[0])):
    for j in range(len(normalized_data[0])):
        corr_matrix[i, j] = grey_correlation(normalized_data[:, i], normalized_data[:, j])

# 输出灰色关联度矩阵
print(corr_matrix)

这样修改后，代码将正确计算各指标之间的灰色关联度，并输出灰色关联度矩阵。