给出灰色关联分析法python代码

以下是一个简单的灰色关联分析法的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义灰色关联度计算函数
def grey_relation(x, y):
    # 计算序列的长度
    n = len(x)
    # 求出序列的最小值和最大值
    xmin = np.min(x)
    xmax = np.max(x)
    ymin = np.min(y)
    ymax = np.max(y)
    # 将序列进行归一化处理
    x_norm = (x - xmin) / (xmax - xmin)
    y_norm = (y - ymin) / (ymax - ymin)
    # 计算参考序列和比较序列的差值
    d = np.abs(x_norm - y_norm)
    # 求出参考序列和比较序列的极差
    delta_x = np.max(x_norm) - np.min(x_norm)
    delta_y = np.max(y_norm) - np.min(y_norm)
    # 计算参考序列和比较序列的灰色关联度
    rho = 1 - (np.sum(d) / n) / (delta_x + delta_y) 
    return rho

# 定义参考序列和比较序列
x = np.array([20, 30, 40, 50, 60])
y = np.array([25, 35, 40, 45, 55])

# 计算参考序列和比较序列的灰色关联度
rho = grey_relation(x, y)

# 输出灰色关联度
print("灰色关联度为：", rho)

以上代码中，我们首先定义了一个灰色关联度计算函数`grey_relation`，该函数接受两个参数`x`和`y`，分别表示参考序列和比较序列。在函数内部，我们首先通过归一化处理将序列进行标准化，然后计算参考序列和比较序列的差值，并求出它们的极差。最后，通过公式计算得到参考序列和比较序列的灰色关联度。

在主程序中，我们定义了参考序列和比较序列，并调用`grey_relation`函数计算它们的灰色关联度。最终，程序会输出灰色关联度的值。