综合指数法代码
    综合指数法是一种常见的统计方法，通常用于计算各种数据指标的加权平均值。该方法可以用于分析多个变量，从而得出一个综合性的结论。下面是综合指数法的中文代码：
    # 综合指数法
    import pandas as pd
    import numpy as np
    # 数据读取
    data = pd.read_excel('data.xlsx')
    # 数据预处理
    data = data.dropna()  # 删除缺失数据
    # 变量标准化
    data = (data - an()) / data.std()
    # 指数权重
    weights = np.array([0.25, 0.25, 0.2, 0.15, 0.15])
numpy是什么意思中文翻译    # 计算加权平均值
    composite_index = np.dot(data, weights)
    # 结果输出
    print("综合指数为：", composite_index)
    # 结果可视化
    plt.bar(np.arange(len(composite_index)), composite_index, color='blue')
    plt.title('综合指数')
    plt.xlabel('样本编号')
    plt.ylabel('指数值')
    plt.show()
    代码解释：
    首先导入所需的库，包括pandas和numpy。然后通过pd.read_excel方法读取数据文件，将数据读入DataFrame中。接下来进行数据预处理，使用dropna方法删除缺失数据，然后对数据进行标准化处理，使得不同变量之间的值能够进行比较。
    接着定义权重weights，这里假设有5个变量，每个变量的权重分别为0.25、0.25、0.2、0.15、0.15。使用np.dot方法计算加权平均值，得到综合指数composite_index。
    最后通过可视化方法将结果可视化输出。这里使用plt.bar方法绘制条形图，显示各个样本的综合指数值。

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