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

好的，我会提供完整的代码，包括读取多维数据的Excel文件和计算Hurst指数的Python代码。下面是代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from hurst import compute_Hc, random_walk

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

# 将数据转换为numpy数组
data_arr = np.array(data)

# 计算每列数据的Hurst指数
for i in range(data_arr.shape[1]):
    # 检验数据是否为平稳时间序列
    adf_result = adfuller(data_arr[:, i])
    if adf_result[0] > adf_result[4]['5%']:
        print('Column {} is not a stationary time series.'.format(i))
        continue

    # 计算Hurst指数
    H, c, data = compute_Hc(data_arr[:, i], kind='change', simplified=True)
    print('Column {}: H={:.4f}'.format(i, H))

上述代码中，`data.xlsx` 是包含多维数据的Excel文件，`Sheet1` 是数据所在的工作表。`data_arr` 是将Excel数据转换为numpy数组的结果。然后，对于每列数据，我们首先使用 Augmented Dickey-Fuller (ADF) 检验是否为平稳时间序列。如果是平稳时间序列，我们就计算其Hurst指数。最后，我们输出每列数据的Hurst指数。

需要注意的是，这里我们使用了 `hust` 库来计算Hurst指数。如果你还没有安装该库，可以使用以下命令来安装：

pip install hurst

希望这个代码对你有帮助！