R/S法计算Hurst指数全部python代码，包括多维数据EXCEL的读取详细步骤代码及讲解

好的，下面是R/S法计算Hurst指数的Python代码和多维数据Excel的读取详细步骤代码及讲解。

1. R/S法计算Hurst指数Python代码

import numpy as np

def hurst(ts):
    lags = range(2, 100)
    tau = [np.sqrt(np.std(np.subtract(ts[lag:], ts[:-lag]))) for lag in lags]
    poly = np.polyfit(np.log(lags), np.log(tau), 1)
    return poly[0]*2.0

上述代码实现了对时间序列数据ts的Hurst指数计算。具体步骤为：

1. 定义lags为从2到99的整数数组。

2. 定义tau为一个数组，其中每个元素为对应lag值的标准差。

3. 使用np.polyfit函数拟合经过log(lags)和log(tau)的一次多项式，返回拟合系数poly[0]的两倍作为Hurst指数。

2. 多维数据Excel的读取详细步骤代码及讲解

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 将数据存储在numpy数组中
data = df.values

# 获取数据的行数和列数
num_rows, num_cols = data.shape

# 遍历数据并输出每个元素的值
for i in range(num_rows):
    for j in range(num_cols):
        print(data[i][j], end=' ')
    print()

上述代码实现了从Excel文件中读取数据，并将数据存储在numpy数组中。具体步骤为：

1. 使用pd.read_excel函数读取Excel文件，其中sheet_name参数指定要读取的工作表的名称。

2. 使用df.values将数据存储在numpy数组中。

3. 使用data.shape获取数据的行数和列数。

4. 使用两个for循环遍历数据并输出每个元素的值。

希望以上代码可以对您有所帮助！