قم بترجمة الكود التالي من كود MATLAB إلى كود Python:

٪ تحميل البيانات
اسم الملف = 'FCI\_datav2.xlsx';
البيانات = قابل للقراءة (اسم الملف)؛

Data = table2array(data(:,2:end));

% الخطوة 1: توحيد البيانات
يعني\_بيانات = يعني(بيانات);
std\_data = std(Data);
data\_standardized = (بيانات - متوسط\_بيانات) ./ std\_data;

% الخطوة 2: إجراء PCA لتحديد المكونات الرئيسية
[المعامل، النتيجة، الكامنة] = PCA(data\_standardized);

% الخطوة 3: احصل على عامل PCA الأول وأوزان كل متغير
Selected\_components\_FX = coeff(1,1);
Selected\_components\_stock = coeff(2,1);
Selected\_components\_housing = coeff(3,1);
Selected\_components\_credit = coeff(4,1);

Selected\_components = [selected\_components\_FX، Selected\_components\_stock، Selected\_components\_housing، Selected\_components\_credit]؛

% الخطوة 4: احسب نسبة التباين الإجمالي الموضح بواسطة كل مكون رئيسي
%variance\_explained = latent / sum(latent);
الأوزان = العناصر المحددة\_المكونات/مجموع(العناصر المحددة\_المكونات);
٪ حساب الأوزان لكل مكون رئيسي
%weights = Selected\_components .\* sqrt(variance\_explained');

%[wcoeff,~,latent,~,explained] = pca(Data,'VariableWeights','variance')
٪ حساب مؤشر الحالة المالية باستخدام الأوزان
fci\_estimated = data\_standardized .\* الأوزان؛
fci\_index = data\_standardized \*weights';

% رسم مؤشرات الحالة المالية الحقيقية والمقدرة
قطعة أرض (fci\_مقدرة)
xlabel('الكيان')
ylabel('مؤشر الحالة المالية')

% رسم مؤشرات الحالة المالية الحقيقية والمقدرة
مؤامرة (fci_index)
xlabel('الكيان')
ylabel('مؤشر الحالة المالية')
{"evolved_from": null, "kind": "human", "source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped"}