帮我给出用于python灰度关联分析的相关代码

在Python中进行灰色关联分析通常涉及到几个关键步骤[^1]。这里有一个基本示例展示了如何应用灰色关联度来比较两个序列[^2]：

首先，我们需要导入必要的库，如numpy（用于数学运算）：

import numpy as np
from scipy.stats import spearmanr

1. **数据准备**：
确定你要比较的两个灰色数列（通常是累积序列或者差分序列）。

2. **灰色积分与微分**：
对于每个序列，计算其灰积分和灰微分，如示例所示：

   seq1 = ...  # 你的第一个灰色数列
   integrade1 = np.cumsum(seq1)
   diff1 = np.diff(seq1)

   seq2 = ...  # 第二个灰色数列
   integrade2 = np.cumsum(seq2)
   diff2 = np.diff(seq2)

3. **灰色聚类**：
使用灰色多项式（灰聚类）来生成新的数列，可以根据需求调整α参数:

   gray_poly_seq1 = gray_poly(integrate1)
   gray_poly_seq2 = gray_poly(integrate2)

4. **灰色关联度计算**：
常用的方法有灰色关联度和灰色关联等级，这里以Spearman's rank correlation为例，因为它可以处理非线性关系：

   corr, _ = spearmanr(gray_poly_seq1, gray_poly_seq2)
   gray_assoc = corr * 100  # 因为通常用百分比表示关联度

其他方法可能包括灰色相关系数（Grey Correlation Coefficient, GCC）或灰色关联指数（Grey Correlation Index, GCI）。

5. **结果解释**：
`gray_assoc`就是两个灰色序列的关联度，值越高代表关联越紧密。