使用Python写一个计算灰色预测法中的关联系数和关联度的模块

好的，下面是一个使用Python计算灰色预测法中关联系数和关联度的示例代码：

import numpy as np

def grey_relation_coefficient(x, y):
    """
    计算灰色预测法中的关联系数
    :param x: 输入序列
    :param y: 输出序列
    :return: 关联系数
    """
    n = len(x)
    # 计算级比值
    ratio_list = [x[i] / x[i-1] for i in range(1, n)]
    ratio_list_y = [y[i] / y[i-1] for i in range(1, n)]
    # 计算关联系数
    s = sum([(ratio_list[i] - ratio_list_y[i])**2 for i in range(n-1)])
    relation_coefficient = 1 - np.sqrt(s) / np.sqrt(2*(n-1))
    return relation_coefficient

def grey_correlation_degree(x, y):
    """
    计算灰色预测法中的关联度
    :param x: 输入序列
    :param y: 输出序列
    :return: 关联度
    """
    relation_coefficient = grey_relation_coefficient(x, y)
    correlation_degree = 1 - relation_coefficient
    return correlation_degree

这里使用了numpy库中的sqrt()和sum()函数来计算平方根和求和。在grey_relation_coefficient()函数中，我们计算级比值并计算关联系数。在grey_correlation_degree()函数中，我们计算关联度。这些函数都需要输入一个输入序列x和一个输出序列y。

希望这个示例可以帮助您编写一个计算灰色预测法中关联系数和关联度的模块。