用python实现灰色关联度计算。

可以使用以下代码实现灰色关联度计算：

import numpy as np

def grey_relation_analysis(data, reference):
"""
实现灰色关联度计算

Parameters:
data: ndarray类型，第一维是时间序列，第二维是因素或指标
reference: ndarray类型，与data对比的参考序列，包含与data对应的因素或指标

Returns:
grey_relation: ndarray类型，灰色关联度值
"""

# 初始化灰色关联度数组
grey_relation = np.zeros(data.shape[:-1])

# 对参考序列进行归一化处理
reference_norm = (reference - reference.min()) / (reference.max() - reference.min())

# 对数据序列进行归一化处理并计算灰色关联度
for i in range(data.shape[0]):
data_norm = (data[i] - data[i].min()) / (data[i].max() - data[i].min())
for j in range(data.shape[1]):
grey_relation[i] += abs(data_norm[j] - reference_norm[j])
grey_relation[i] /= data.shape[1]

return grey_relation

请注意，本代码仅为参考，具体实现根据实际数据和需求进行调整。