有13个市，每个市有7个人口指标，9个经济指标，每个指标包含10年的数据，请问如何做人口-经济的灰色关联度分析？并给出每一步的python代码

人口-经济的灰色关联度分析可以通过以下步骤实现：

Step 1：数据预处理，包括数据读取、数据清洗、数据归一化等。

Step 2：计算每个指标的发展趋势，包括数据平滑处理、GM(1,1)模型建立等。

Step 3：计算灰色关联度，包括计算关联系数、加权关联系数等。

Step 4：绘制关联度图，包括绘制关联系数序列图和加权关联系数序列图。

下面是每一步的Python代码实现。

Step 1：数据预处理

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗，去除缺失值等
data = data.dropna()

# 数据归一化
data_norm = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

Step 2：计算每个指标的发展趋势

# 数据平滑处理
def smooth(x, n=2):
    m = len(x)
    y = np.zeros(m)
    y[0] = x[0]
    y[1] = (x[0] + x[1]) / 2
    for i in range(2, m):
        y[i] = (n + 1) * x[i-1] / n - x[i-2] / n
    return y

# GM(1,1)模型建立
def GM11(x0):
    x1 = np.cumsum(x0)
    z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0
    B = np.array([[-z1[i], 1] for i in range(len(z1))])
    Y = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1))
    a, b = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y).reshape((-1,))
    return a, b

# 计算发展趋势
def trend(x):
    x_smooth = smooth(x) # 平滑处理
    a, b = GM11(x_smooth) # GM(1,1)模型建立
    x_pred = (x[0]-b/a)*np.exp(-a*np.arange(len(x))) # 预测值
    C = x/x_pred # 残差比
    return C

# 计算每个指标的发展趋势
trends = []
for i in range(7):
    for j in range(9):
        col = 'col{}{}'.format(i+1, j+1)
        x = data_norm[col].values
        C = trend(x)
        trends.append(C)
trends = np.array(trends).T

Step 3：计算灰色关联度

# 计算关联系数
def corrm(x, y):
    n = len(x)
    mx = np.mean(x)
    my = np.mean(y)
    sx = np.std(x, ddof=1)
    sy = np.std(y, ddof=1)
    cov = np.sum((x-mx)*(y-my))/(n-1)
    cor = cov / (sx*sy)
    return cor

# 计算加权关联系数
def wcorrm(x, y, lam=0.5):
    cor1 = corrm(x, y)
    cor2 = corrm(y, x)
    wcor = lam*cor1 + (1-lam)*cor2
    return wcor

# 计算灰色关联度
def grey_relevance(x, y, lam=0.5):
    delta = np.abs(x - y).max() # 极差
    eps = 0.1 # 分辨系数
    ldelta = delta * eps # 轻度关联分界值
    if delta < ldelta:
        return 0
    else:
        return (ldelta + 0.5*delta) / (np.abs(x-y) + ldelta + 0.5*delta)

# 计算灰色关联度矩阵
n = len(data_norm)
R = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
    for j in range(n):
        R[i, j] = wcorrm(trends[:, i], trends[:, j])
        
# 计算平均灰色关联度
R_mean = np.mean(R, axis=1)

# 计算加权灰色关联度
w = np.ones(n) / n # 权值
R_wmean = np.sum(w*R_mean)
grey_relevance = grey_relevance(R_mean, R_wmean)

Step 4：绘制关联度图

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制关联系数序列图
plt.figure(figsize=(8, 6))
for i in range(n):
    plt.plot(R_mean[i], label='Index{}'.format(i+1))
plt.axhline(R_wmean, color='k', linestyle='--', linewidth=1, label='Weighted Mean')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Correlation Coefficient')
plt.title('Grey Correlation Coefficients')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制加权关联系数序列图
plt.figure(figsize=(8, 6))
for i in range(n):
    plt.plot(grey_relevance[i], label='Index{}'.format(i+1))
plt.axhline(grey_relevance, color='k', linestyle='--', linewidth=1, label='Grey Relevance')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Grey Relevance')
plt.title('Grey Relevance Analysis')
plt.legend()
plt.show()

以上是人口-经济的灰色关联度分析的Python实现，你可以根据自己的数据情况进行修改。