已知9个解释变量和1个被解释变量的csv数据，用灰色关联度分析方法特征选择，计算各指标关联度值python代码

灰色关联度分析方法是一种多指标决策方法，常用于特征选择和数据挖掘。在Python中，我们可以使用 `pandas` 和 `numpy` 库来读取csv数据和计算灰色关联度值。

下面是一个示例代码，假设csv文件中有9个解释变量和1个被解释变量，我们需要计算各指标的关联度值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取csv数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取解释变量和被解释变量的列名
explanatory_vars = data.columns[:-1]
response_var = data.columns[-1]

# 灰色关联度分析函数
def grey_relation(x, y):
    x = np.array(x)
    y = np.array(y)
    n = len(x)
    # 计算序列平均值
    x_mean = np.mean(x)
    y_mean = np.mean(y)
    # 计算序列方差
    x_var = np.sum((x - x_mean)**2) / (n - 1)
    y_var = np.sum((y - y_mean)**2) / (n - 1)
    # 计算协方差
    cov_xy = np.sum((x - x_mean) * (y - y_mean)) / (n - 1)
    # 计算关联系数
    r = (abs(cov_xy) / (x_var * y_var))**(1/2)
    return r

# 计算各指标关联度值
relation_list = []
for var in explanatory_vars:
    relation_list.append(grey_relation(data[var], data[response_var]))
relation_df = pd.DataFrame({'Variable': explanatory_vars, 'Grey Relation Coefficient': relation_list})
print(relation_df)

在上面的代码中，我们定义了一个 `grey_relation` 函数来计算灰色关联度值，然后对每个解释变量调用该函数，最终生成一个包含各指标关联度值的DataFrame。输出结果类似于：

  Variable  Grey Relation Coefficient
0      var1                   0.567890
1      var2                   0.678901
2      var3                   0.789012
3      var4                   0.890123
4      var5                   0.901234
5      var6                   0.987654
6      var7                   0.876543
7      var8                   0.765432
8      var9                   0.654321

其中，`Variable` 列为解释变量的列名，`Grey Relation Coefficient` 列为对应的关联度值。可以根据关联度值大小来进行特征选择。