python实现灰色关联度

以下是Python实现灰色关联度的示例代码：

import numpy as np

def grey_relational_coefficient(x, y):
    """
    计算两个序列的灰色关联系数
    :param x: 序列1
    :param y: 序列2
    :return: 灰色关联系数
    """
    x_mean = np.mean(x)
    y_mean = np.mean(y)
    delta_x = np.abs(x - x_mean)
    delta_y = np.abs(y - y_mean)
    c = 0.5
    rho = np.zeros(len(x))
    for i in range(len(x)):
        rho[i] = np.min([c * delta_y[j] / (delta_x[i] + c * delta_y[j]) for j in range(len(y))])
    return np.mean(rho)

# 测试
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
y = np.array([2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0])
print("灰色关联系数：", grey_relational_coefficient(x, y))

在上面的示例中，我们定义了一个`grey_relational_coefficient`函数，它接受两个序列`x`和`y`作为参数，并返回它们的灰色关联系数。我们首先计算`x`和`y`的平均值，然后计算它们的离差。然后我们定义一个常数`c`，并计算每个元素的灰色关联系数。最后，我们返回灰色关联系数的平均值。

我们可以使用上面的函数来计算任何两个序列的灰色关联系数。