python灰色关联度代码

Python中的灰色关联度分析是一种用于处理数据的方法，它可以用来评估不同变量之间的相关性。下面是一个简单的Python代码示例，用于计算两个变量之间的灰色关联度：

import numpy as np

def gray_relation(x, y):
    # 数据标准化
    x = (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))
    y = (y - np.min(y)) / (np.max(y) - np.min(y))
    
    # 灰色关联度计算
    d = np.abs(x - y)
    c = np.max(d)
    rho = 0.5  # 灰色关联度分辨系数，可根据实际情况调整
    
    return (c + rho * d) / (c + d)

# 示例数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 4, 3, 2, 1])

# 计算灰色关联度
result = gray_relation(x, y)
print(result)

在上述代码中，我们首先对输入的两个变量进行了数据标准化，然后计算了灰色关联度。最后打印出了计算结果。