灰色关联系数python代码

灰色关联分析是一种常用的数据分析方法，它可以用于研究多个变量之间的关联性。下面是一个简单的灰色关联分析的Python代码示例：

import numpy as np

def gray_relation(x, y):
    """
    计算灰色关联系数
    :param x: 自变量
    :param y: 因变量
    :return: 灰色关联系数
    """
    x_mean = np.mean(x)
    y_mean = np.mean(y)
    n = len(x)
    # 计算x、y序列的累加值
    x_cumsum = np.cumsum(x)
    y_cumsum = np.cumsum(y)
    # 计算x、y序列的累加均值
    x_mean_cumsum = np.zeros(n)
    y_mean_cumsum = np.zeros(n)
    for i in range(n):
        x_mean_cumsum[i] = (x_cumsum[i] + x[i]) / (i + 2)
        y_mean_cumsum[i] = (y_cumsum[i] + y[i]) / (i + 2)
    # 计算x、y序列的离差
    x_deviation = np.abs(x - x_mean)
    y_deviation = np.abs(y - y_mean)
    # 计算x、y序列的离差比值
    x_deviation_ratio = x_deviation / np.max(x_deviation)
    y_deviation_ratio = y_deviation / np.max(y_deviation)
    # 计算x、y序列的关联系数
    relation = np.zeros(n)
    for i in range(n):
        relation[i] = 1 - np.sqrt((x_deviation_ratio[i] - y_deviation_ratio[i]) ** 2) / np.sqrt(2)
    # 计算灰色关联系数
    gray_relation = np.mean(relation)
    return gray_relation

这个代码实现了灰色关联分析的计算过程，输入自变量和因变量，输出灰色关联系数。在计算过程中，需要计算序列的累加值、累加均值、离差、离差比值和关联系数等中间结果，最终求得灰色关联系数。