R/S计算的Hurst指数python全部代码，包括多维数据EXCEL的读取步骤代码，读取EXCEL数据代码要全要正确，谢谢

以下是计算Hurst指数的Python代码，包括读取Excel数据的步骤：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.signal import detrend
from statsmodels.tsa.stattools import acf

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

def read_excel_data(file_path):
    """读取Excel数据"""
    df = pd.read_excel(file_path)
    data = df.values
    return data

if __name__ == '__main__':
    # 读取Excel数据
    data = read_excel_data('data.xlsx')
    # 计算Hurst指数
    hurst_index = []
    for i in range(data.shape[1]):
        ts = detrend(data[:, i])
        acf1 = acf(ts, nlags=len(ts), fft=True)
        hurst_index.append(hurst(acf1))
    print(hurst_index)

其中，`read_excel_data`函数用于读取Excel数据，需要将Excel文件路径作为参数传入，返回一个包含多维数据的NumPy数组。`hurst`函数用于计算Hurst指数，其中`input_ts`为输入的时间序列数据。在主函数中，我们先读取Excel数据，然后对每一列数据进行detrend处理，并计算出其自相关函数，最后利用`hurst`函数计算出Hurst指数并将其打印出来。