模糊综合评价python

模糊综合评价法在Python中的实现可以通过以下步骤来完成：
1. 首先，确定评价指标集和评价集。评价指标集包括各个评价指标的权重，而评价集包括各个评价指标的得分。
2. 接下来，进行单因素评价。将评价集按照各个评价指标进行拆分，并计算每个评价指标的矩阵积。
3. 然后，将单因素评价结果汇总到各个准则中。使用权重与矩阵积相乘的方式，计算出每个准则的综合评价值。
4. 最后，进行综合评价。将各个准则的综合评价值与评价分数进行向量乘积，得到最终的综合评价结果。

具体的Python代码实现如下：

import numpy as np
import pandas as pd

def fuzzy_eval(criteria, eigen):
    score = [1, 0.8, 0.6, 0.4, 0.2 #评价分数
    df = get_DataFromExcel() #获取评价集数据
    v1 = df.iloc #准则权重
eigen = [[0.5, 0.3], [0.4, 0.6, 0.9], [0.8, 0.6, 0.4, 0.2], [0.2, 0.4, 0.6], [0.7, 0.9, 0.5, 0.3]] #因素权重

result = fuzzy_eval(criteria, eigen)
print('模糊综合评价结果：{}'.format(result))

以上代码中，首先定义了准则权重(criteria)和因素权重(eigen)。然后调用fuzzy_eval函数进行模糊综合评价，传入准则权重和因素权重作为参数，得到最终的评价结果。最后打印出模糊综合评价结果。

请注意，该段代码是一个示例，具体的实现可能需要根据具体需求进行调整。参考中的引用内容提供了更详细的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python实现模糊综合评价法(FCE)](https://blog.csdn.net/mengjizhiyou/article/details/127760125)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [数学建模入门-python实现单目标模糊综合评价法](https://blog.csdn.net/weixin_44112790/article/details/88090412)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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