灰色关联度分析python

灰色关联度分析是一种用于探究影响因素之间关联度的方法，常用于数据分析和预测。在Python中，可以使用pandas和numpy库来实现灰色关联度分析。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用Python进行灰色关联度分析：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, 8, 10], 'C': [3, 6, 9, 12, 15], 'D': [4, 8, 12, 16, 20]})

# 计算每列数据的贡献度
def contribution(x):
    return x / x.sum()

data_contribution = data.apply(contribution)
data_contribution

# 计算参考数列
reference = data_contribution.mean(axis=1).values
reference

# 计算关联系数
def correlation(x, y):
    return np.abs((x - y).sum() / x.sum())

data_correlation = data.apply(lambda x: correlation(x, reference), axis=0)
data_correlation

在上述代码中，我们首先创建了一个包含四列数据的数据框data。然后，我们定义了一个函数contribution，用于计算每列数据的贡献度。接下来，我们使用apply方法将该函数应用于数据框中的每一列，得到了每列数据的贡献度数据框data_contribution。

然后，我们计算了参考数列reference，即每列数据贡献度的平均值。最后，我们定义了一个函数correlation，用于计算每列数据与参考数列之间的关联系数。我们使用apply方法将该函数应用于数据框中的每一列，得到了每列数据与参考数列之间的关联系数数据框data_correlation。

通过以上步骤，我们就可以得到灰色关联度分析的结果，即每列数据与参考数列之间的关联系数。根据关联系数的大小，我们可以判断每列数据对参考数列的影响程度。