熵值法Python代码
时间: 2023-09-20 22:13:53 浏览: 81
以下是一个使用熵值法进行多指标决策的示例Python代码:
```python
import numpy as np
def entropy_weight(matrix):
# 数据归一化
m, n = matrix.shape
matrix = matrix / matrix.sum(axis=0)
# 计算熵值
entropy = -np.nansum(matrix * np.log(matrix), axis=0)
# 计算权重
weight = (1 - entropy) / np.sum(1 - entropy)
return weight
# 示例数据
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 调用熵值法函数
weights = entropy_weight(matrix)
print("各指标权重:", weights)
```
在这个示例中,我们首先将数据进行归一化处理,然后计算每个指标的熵值,最后根据熵值计算每个指标的权重。输出结果为各个指标的权重值。
注意:这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。
相关问题
熵值法 python
熵值法(Entropy Weight Method)是一种常用的多指标综合评价方法,用于确定各指标的权重。在Python中,可以使用一些库来实现熵值法。
一种常用的库是`numpy`,它提供了一些计算熵值法的函数。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用熵值法计算指标的权重:
```python
import numpy as np
# 假设有3个指标,每个指标有4个候选方案
matrix = np.array([
[1, 2, 3, 4],
[4, 3, 2, 1],
[2, 4, 1, 3]
])
# 标准化矩阵
normalized_matrix = matrix / matrix.sum(axis=0)
# 计算熵值
entropy = -np.sum(normalized_matrix * np.log(normalized_matrix), axis=0)
# 计算权重
weights = (1 - entropy) / np.sum(1 - entropy)
print("指标权重:", weights)
```
在上述代码中,我们首先定义了一个3x4的矩阵,表示3个指标对应的4个候选方案的评价值。然后通过除以每列的和来标准化矩阵。接下来,计算每列的熵值,并根据熵值计算权重。最后打印出指标的权重。
注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和扩展。
熵权法python 代码
熵权法是一种用于确定指标权重的方法,它基于指标的变异性来确定权重。下面是一个使用Python实现熵权法的示例代码:
```python
import numpy as np
def entropy_weight(data):
# 计算指标的熵值
p = data / data.sum(axis=0)
log_p = np.log(p)
entropy = -np.sum(p * log_p, axis=0)
# 计算权重
weight = (1 - entropy) / np.sum(1 - entropy)
return weight
# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 计算权重
weights = entropy_weight(data)
print("指标权重:", weights)
```
这段代码首先定义了一个名为`entropy_weight`的函数,该函数接受一个二维数组作为输入,表示各个指标的取值。然后,函数计算每个指标的熵值,并根据熵值计算权重。最后,函数返回计算得到的权重。
在示例中,我们使用了一个3x3的二维数组`data`作为输入数据。你可以根据自己的需求修改输入数据。运行代码后,将会输出计算得到的指标权重。