给出灰色关联评价法的python完整代码，数据通过文件输入

以下是灰色关联评价法的Python完整代码，其中包括从文件读取数据、预处理、计算灰色关联度和输出结果的步骤：

import numpy as np

# 从文件读取数据
data = np.loadtxt("data.txt")

# 数据预处理
n = len(data)
m = len(data[0])
x0 = np.zeros(m)
for j in range(m):
    x0[j] = np.min(data[:, j])
delta = np.zeros((n, m))
for i in range(n):
    for j in range(m):
        delta[i][j] = (data[i][j] - x0[j]) / x0[j]

# 计算灰色关联度
r = np.zeros(n)
for i in range(n):
    s = 0
    for j in range(m):
        s += delta[i][j]
    r[i] = 1 / m * s

rho = np.zeros(n)
for i in range(n):
    s = 0
    for j in range(m):
        s += (delta[i][j] - r[i]) ** 2
    rho[i] = np.sqrt(1 / m * s)

# 输出结果
print("灰色关联度：", r)
print("灰色关联系数：", rho)

其中，`data.txt` 文件中应该包含需要计算灰色关联度的数据，每行代表一个样本，每列代表一个属性。在代码中，我们首先使用 `np.loadtxt()` 函数从文件中读取数据，并得到数据的行数 `n` 和列数 `m`。然后，我们将每个属性的最小值保存到 `x0` 中，将每个样本与最小值的差值除以最小值保存到 `delta` 中。接下来，我们计算灰色关联度 `r` 和灰色关联系数 `rho`。最后，我们输出结果。

需要注意的是，在使用灰色关联评价法时，需要对数据进行预处理，将各属性的取值范围统一到 [0,1] 区间内，这样才能比较它们之间的关联程度。在上面的代码中，我们使用每个属性的最小值作为标准值，将每个样本的属性值除以最小值，得到的结果即为预处理后的数据。