我需要一个分段线性隶属度函数法分五段，进行指标量化的python代码

下面是一个简单的分段线性隶属度函数法的 Python 代码，用于将指标量化为五个等级：

def membership(x):
    if x <= 20:
        return 0
    elif x <= 40:
        return (x - 20) / 20
    elif x <= 60:
        return 1
    elif x <= 80:
        return (80 - x) / 20
    else:
        return 0

x = 45  # 指标值
grade = round(membership(x) * 5 + 1)  # 四舍五入计算等级
print(f"指标等级：{grade}")

这个代码使用了一个 `membership` 函数来计算指标对应的隶属度，然后通过将隶属度乘以 5 并加 1 来计算出等级。这里的分段线性隶属度函数采用了一个类似于三角形的形状，即在 20 到 40 之间逐渐上升，在 40 到 60 之间保持为 1，在 60 到 80 之间逐渐下降，在 80 以上为 0。你可以根据自己的需求调整这个函数的形状和分段。

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我需要一个分段线性隶属度函数法进行指标量化的python代码

以下是一个简单的分段线性隶属度函数法进行指标量化的 Python 代码实现：

def piecewise_linear(x, thresholds, values):
    """
    分段线性隶属度函数法进行指标量化

    :param x: 待量化的指标
    :param thresholds: 阈值列表
    :param values: 对应阈值的取值列表
    :return: 隶属度值
    """
    if x <= thresholds[0]:
        return values[0]
    elif x >= thresholds[-1]:
        return values[-1]
    else:
        for i in range(1, len(thresholds)):
            if x <= thresholds[i]:
                k = (values[i] - values[i-1]) / (thresholds[i] - thresholds[i-1])
                b = values[i-1] - k * thresholds[i-1]
                return k * x + b

其中，`thresholds` 为阈值列表，`values` 为对应阈值的取值列表，`x` 为待量化的指标值。该函数的返回值为隶属度值。

例如，假设阈值列表为 `[60, 70, 80]`，对应的取值列表为 `[0, 0.5, 1]`，则可以使用以下代码进行指标量化：

x = 75
thresholds = [60, 70, 80]
values = [0, 0.5, 1]
result = piecewise_linear(x, thresholds, values)
print(result)  # 输出为 0.75

这表示指标值 `x` 在 `[70, 80]` 这个区间内的隶属度为 `0.5`，在 `[60, 70)` 和 `(80, +∞)` 这两个区间内的隶属度分别为 `0` 和 `1`，因此整体隶属度为 `0.75`。

我需要一个分段线性隶属度函数法进行负向指标量化的python代码

下面是一个简单的分段线性隶属度函数法的 Python 代码，用于将负向指标量化为五个等级：

def membership(x):
    if x <= 20:
        return 1
    elif x <= 40:
        return (40 - x) / 20
    elif x <= 60:
        return 0
    elif x <= 80:
        return (x - 60) / 20
    else:
        return 1

x = 45  # 指标值
grade = round(membership(x) * 5 + 1)  # 四舍五入计算等级
print(f"指标等级：{grade}")

这个代码和之前的代码类似，只不过将隶属度函数做了相应的调整，使得在指标值较小的时候隶属度为 1，在指标值较大的时候隶属度为 0，在中间的区域则逐渐下降或上升。同样地，你可以根据自己的需求调整这个函数的形状和分段。