Lyapunov指数法判断表格内数据是否具备混沌特性，写出python代码

下面是一个简单的Python代码，用于计算给定数据集的Lyapunov指数：

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

# 定义初始条件
x0 = [1, 1]

# 定义时间步长和时间段
dt = 0.05
t = np.arange(0, 100, dt)

# 定义系统的动力学方程
def f(x, t):
    return [10*(x[1]-x[0]), x[0]*(28-x[2])-x[1], x[0]*x[1]-(8/3)*x[2]]

# 使用odeint函数求解ODE
x = odeint(f, x0, t)

# 计算Lyapunov指数
n = len(x)
l = np.zeros(n)
l[0] = 0
for i in range(1, n):
    delta = x[i,:] - x[0,:]
    l[i] = l[i-1] + np.log(np.linalg.norm(delta)) / dt
l = l / (n*dt)

# 绘制Lyapunov指数随时间变化的图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(t, l)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('Lyapunov指数')
plt.title('Lorenz系统的Lyapunov指数')
plt.show()

上述代码使用`odeint`函数求解Lorenz系统的ODE，然后计算Lyapunov指数，并绘制出随时间变化的图像。你可以将上述代码中的系统动力学方程替换为你要分析的数据集的动力学方程。