python实现BWM方法

BWM（Best-Worst Method）方法是一种多属性决策分析方法。Python实现BWM方法可以使用以下步骤：

1. 安装numpy和pandas库。

2. 构建BWM模型的函数，其中包括：

* 计算每个属性的最大值和最小值。

* 标准化数据。

* 计算每个属性的权重。

* 计算每个属性的得分。

* 计算每个属性的贡献率。

* 计算最终得分。

3. 输入需要进行决策分析的数据，即属性和对应的得分。

4. 调用BWM模型函数，计算最终得分。

以下是一个简单的Python实现BWM方法的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 构建BWM模型函数
def bwm(data):
    # 计算每个属性的最大值和最小值
    max_values = data.max(axis=0)
    min_values = data.min(axis=0)

    # 标准化数据
    norm_data = (data - min_values) / (max_values - min_values)

    # 计算每个属性的权重
    weights = norm_data.mean(axis=0)

    # 计算每个属性的得分
    scores = np.dot(norm_data, weights)

    # 计算每个属性的贡献率
    contribution = (norm_data * weights).sum(axis=1)

    # 计算最终得分
    final_score = scores.sum()

    # 将结果保存为字典
    result = {}
    result['max_values'] = max_values
    result['min_values'] = min_values
    result['norm_data'] = norm_data
    result['weights'] = weights
    result['scores'] = scores
    result['contribution'] = contribution
    result['final_score'] = final_score

    return result

# 输入数据
data = pd.DataFrame({'A': [3, 2, 4, 5], 'B': [7, 6, 8, 9], 'C': [2, 1, 3, 4]})

# 调用BWM模型函数
result = bwm(data)

# 打印结果
print(result['final_score'])

在上述代码中，我们使用了numpy和pandas库，定义了一个名为bwm的函数，该函数包括计算最大值、最小值、标准化数据、属性权重、得分、贡献率和最终得分等步骤。接下来，我们使用pandas库创建了一个数据框，并将其作为输入数据传递给bwm函数。最后，我们打印了最终得分的结果。