python读取excel指定数据并进行灰色关联分析

可以使用Python的pandas库和scipy库来实现读取Excel指定数据并进行灰色关联分析的功能。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from scipy import stats

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols='A:C')

# 按照列名选取数据
x = data['x']
y = data['y']
z = data['z']

# 灰色关联分析
gx = stats.gaussian_kde(x)
gy = stats.gaussian_kde(y)
gz = stats.gaussian_kde(z)
gx_ = gx(x)
gy_ = gy(y)
gz_ = gz(z)
gm = pd.DataFrame([gx_, gy_, gz_])
gm = gm.T
gm_max = gm.max()
gm_min = gm.min()
g = (gm_min + 0.5 * (gm_max - gm_min)) / gm

# 输出结果
print(g)

其中，`data.xlsx`是Excel文件名，`Sheet1`是工作表名，`A:C`是选取的列范围。`x`、`y`、`z`是选取的列名。`stats.gaussian_kde`是用于计算高斯核密度估计的函数。`gm`是灰色关联度矩阵，`g`是灰色关联度向量。最后输出的`g`即为灰色关联分析的结果。

相关问题

从Excel表中读取m行n列数据进行灰色关联度评价，python代码

可以使用pandas库来读取Excel表格，并使用灰色关联度评价算法进行计算。

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=0)  # 假设表格第一行为列名

# 灰色关联度评价
m, n = df.shape
k = 0.5  # 分辨系数
weights = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
    for j in range(n):
        x = df.iloc[:, i]
        y = df.iloc[:, j]
        x_mean = np.mean(x)
        y_mean = np.mean(y)
        delta_x = np.abs(x - x_mean).max()
        delta_y = np.abs(y - y_mean).max()
        rho = np.zeros(m)
        for p in range(m):
            rho[p] = np.min([np.abs(x[p] - y[q])/(k*np.max([delta_x, delta_y])) for q in range(m)])
        weights[i, j] = np.mean(rho)

print(weights)

其中，`data.xlsx`为需要读取数据的Excel表格文件名，`k`为分辨系数，`weights`即为计算得到的权重矩阵。在权重矩阵中，每个元素`weights[i,j]`表示第`i`列和第`j`列之间的关联度。

从Excel表中读取m行n列数据进行灰色关联度综合评价，python代码

在灰色关联度综合评价中，需要先求出每个参考因素与决策因素之间的关联度，然后将每个参考因素的关联度加权平均，得到综合关联度。最终，可以根据综合关联度对决策因素进行排序。

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=0)  # 假设表格第一行为列名

# 灰色关联度综合评价
m, n = df.shape
k = 0.5  # 分辨系数
weights = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
    for j in range(n):
        x = df.iloc[:, i]
        y = df.iloc[:, j]
        x_mean = np.mean(x)
        y_mean = np.mean(y)
        delta_x = np.abs(x - x_mean).max()
        delta_y = np.abs(y - y_mean).max()
        rho = np.zeros(m)
        for p in range(m):
            rho[p] = np.min([np.abs(x[p] - y[q])/(k*np.max([delta_x, delta_y])) for q in range(m)])
        weights[i, j] = np.mean(rho)

# 计算加权平均值
w = np.array([0.4, 0.3, 0.2, 0.1])  # 假设有4个参考因素，权重分别为0.4, 0.3, 0.2, 0.1
g = np.zeros(n)
for i in range(n):
    g[i] = np.sum(weights[i, :] * w)

# 决策因素排序
index = np.argsort(-g)  # 按综合关联度降序排列
print('决策因素的排名为：', index+1)  # 因为数组下标从0开始，所以需要加1

其中，`data.xlsx`为需要读取数据的Excel表格文件名，`k`为分辨系数，`w`为每个参考因素的权重，`g`为每个决策因素的综合关联度，`index`为按综合关联度降序排列的决策因素的下标。