electre多属性决策方法用python程序怎么做

要用Python实现Electre多属性决策方法，需要使用一些开源的Python库，例如Pandas、NumPy和SciPy等。

以下是一个简单的Electre方法Python实现的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import rankdata

# 构建决策矩阵
data = {
    '方案1': [10, 8, 6, 7],
    '方案2': [9, 6, 8, 6],
    '方案3': [8, 7, 7, 7],
    '方案4': [7, 9, 5, 8]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['标准1', '标准2', '标准3', '标准4'])

# 标准化决策矩阵
df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

# 设置每个标准的权重和阈值
weights = [0.5, 0.3, 0.1, 0.1]
thresholds = [0.6, 0.4, 0.5, 0.7]

# 计算偏好矩阵
pref_matrix = np.ones((len(df), len(df)))
for i in range(len(df)):
    for j in range(len(df)):
        if i == j:
            continue
        pref_matrix[i][j] = np.sum(
            (df_norm.iloc[i] >= df_norm.iloc[j]) * weights >= thresholds)
        pref_matrix[j][i] = np.sum(
            (df_norm.iloc[j] >= df_norm.iloc[i]) * weights >= thresholds)

# 计算方案排名
rank = rankdata(pref_matrix.sum(axis=0), method='min')
print("方案排名：", rank)

这个程序首先构建了一个决策矩阵，并将其标准化为0到1之间的值。然后，设置每个标准的权重和阈值，并计算偏好矩阵。最后，使用Scipy库中的rankdata函数计算方案排名。

需要注意的是，这只是一个简单的示例程序，实际应用中可能需要更复杂的方法和技术来处理更复杂的问题。