熵权法怎么用Python实现

熵权法是一种权重确定方法，主要应用于多指标决策中。在熵权法中，各指标的权重是根据指标与其他指标之间的关联程度来确定的，因此能够较为客观地反映各指标对决策结果的影响程度。

下面是使用Python实现熵权法的步骤：

1. 计算指标矩阵
首先需要将各指标的观测值进行标准化，然后计算得到指标矩阵。可以使用numpy库来进行计算。

2. 计算熵值和权重
利用熵值法计算每个指标的熵值和权重。可以使用pandas库来进行计算。

3. 计算得分
将各指标的权重与其标准化后的观测值相乘，并求和得到最终的得分。同样可以使用numpy库来进行计算。

4. 指标重要性排序
可以根据各指标的权重大小进行排序，得到各指标在决策中的重要性。

下面是一个简单的Python实现代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 标准化处理函数
def normalize(matrix):
    return (matrix - np.min(matrix)) / (np.max(matrix) - np.min(matrix))

# 计算熵值和权重函数
def entropy_weight(matrix):
    # 标准化处理
    matrix = normalize(matrix)
    # 计算熵值
    entropy = -1 * np.sum(matrix * np.log2(matrix), axis=0)
    # 计算权重
    weight = (1 - entropy) / np.sum(1 - entropy)
    return weight

# 计算得分函数
def score(matrix, weight):
    # 标准化处理
    matrix = normalize(matrix)
    # 计算得分
    score = np.sum(matrix * weight, axis=1)
    return score

# 测试数据
data = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]])

# 计算权重
weight = entropy_weight(data)

# 计算得分
score = score(data, weight)

# 输出结果
print("权重为：", weight)
print("得分为：", score)