python topsis

TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策方法，用于评估多个候选方案的综合性能。根据提供的代码，可以看出这段代码是用Python实现的TOPSIS算法。

首先，代码导入了必要的库，包括pandas和numpy。然后，通过读取Excel文件获取数据，并进行了一些数据预处理操作，包括数据标准化和计算信息熵。

在计算信息熵的部分，代码使用了一个循环来计算每个指标的信息熵，并将结果存储在E数组中。

接下来，代码计算了权重，通过将1减去信息熵的值除以所有信息熵的和来得到。

然后，代码根据权重对数据进行加权处理，得到加权后的数据。

接着，代码计算了最大值最小值距离，通过计算每个指标的最大值和最小值，并使用这些值计算d+向量和d-向量。

最后，代码根据d+向量和d-向量计算了评分，并将结果打印出来。

总的来说，这段代码实现了TOPSIS算法，并根据给定的数据计算了每个投标者的百分制得分。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TOPSIS法 —— python](https://blog.csdn.net/qq_25990967/article/details/122762897)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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