用R/S法计算的Hurst指数的python代码，要包括输入一维EXCEL数据表的代码以及全部的代码

以下是用R/S法计算Hurst指数的Python代码，包括读取Excel数据表的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据表
data = pd.read_excel('data.xlsx')
x = data['x'].values

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

# 计算Hurst指数
H = hurst(x)
print('Hurst指数为：{}'.format(H))

其中，`data.xlsx`是存储数据的Excel文件，其中包含一列名为`x`的数据。在这段代码中，首先使用`pandas`库中的`read_excel`函数读取Excel数据表，并将数据存储在`x`数组中。然后，定义了一个名为`hurst`的函数，用于计算Hurst指数。在`hurst`函数中，首先定义了一个名为`lags`的数组，其中包含从2到99的整数。然后，使用`numpy`库中的`subtract`函数计算时间序列`ts`的每个滞后时间点之间的差异，并使用`numpy`库中的`std`函数计算这些差异的标准差。接下来，将这些标准差存储在名为`tau`的数组中。最后，使用`numpy`库中的`polyfit`函数拟合一个直线，将时间序列的滞后时间作为自变量，将标准差的对数作为因变量，得到直线的斜率。最终，将斜率乘以2.0作为Hurst指数的估计值。

注意：这段代码仅适用于一维时间序列数据。如果您的数据有多个维度，您需要将其转换为一维数据。