人口结构变动对房地产 市 场需求 影响 的 灰色关联分析代码
时间: 2024-02-22 22:56:24 浏览: 20
以下是人口结构变动对房地产市场需求影响的灰色关联分析Python代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义灰色关联度计算函数
def grey_relation_coefficient(x, y):
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)
x_diff = np.abs(x - x_mean)
y_diff = np.abs(y - y_mean)
max_diff = np.maximum(x_diff, y_diff)
min_diff = np.minimum(x_diff, y_diff)
return np.sum(min_diff + 0.5 * max_diff) / np.sum(max_diff)
# 读取数据
population = np.array([100, 150, 200, 250, 300])
sales = np.array([10, 13, 16, 19, 22])
price = np.array([1000, 950, 900, 850, 800])
# 计算灰色关联度
grc_pop_sales = grey_relation_coefficient(population, sales)
grc_pop_price = grey_relation_coefficient(population, price)
print("人口数量与销售量的灰色关联度:", grc_pop_sales)
print("人口数量与房价的灰色关联度:", grc_pop_price)
```
在上述代码中,我们使用了`numpy`库来进行数值计算,定义了一个`grey_relation_coefficient`函数用于计算灰色关联度。然后,我们读取了人口数量、销售量和房价的数据,并计算了人口数量与销售量、人口数量与房价之间的关联度。最后,输出了计算结果。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际上在进行灰色关联分析时,需要根据具体情况进行适当的调整和改进。