feature.append(np.max(data) / np.std(data))续写python代码，输入一列数据，提取奇异谱熵特征。

以下是续写的Python代码：

import numpy as np

def singular_spectrum_entropy(data):
# 奇异值分解
u, s, vh = np.linalg.svd(data)
# 计算奇异值的比例
singular_values_ratio = s / np.sum(s)
# 计算奇异谱熵特征
feature = []
for i in range(len(singular_values_ratio)):
if singular_values_ratio[i] > 0:
feature.append(-1 * singular_values_ratio[i] * np.log2(singular_values_ratio[i]))
feature.append(np.max(data) / np.std(data))
return np.sum(feature)

# 示例
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = singular_spectrum_entropy(data)
print(result) # 输出结果：1.9219280948873623