python ahp

在Python中，AHP（层次分析法）是一种用于多准则决策的方法。AHP可以帮助我们确定不同准则的权重，并根据这些权重进行决策。在AHP中，存在三种方法来计算权重：算术平均法、几何平均法和特征值法。

算术平均法是通过将判断矩阵按列归一化，然后将归一化的各列相加，再将相加后得到的向量中的每个元素除以n来得到权重向量。这个方法基于对判断矩阵进行归一化处理和求和操作。

几何平均法是通过将判断矩阵按行相乘，得到一个列向量，然后对向量进行开n次方，最后进行归一化处理来计算权重。这个方法基于对判断矩阵进行按行相乘和开方操作。

特征值法是通过求解矩阵的最大特征值以及对应的特征向量来计算权重。这个方法基于对矩阵的特征值和特征向量进行分析和归一化处理。

所以，在Python中，你可以使用这些方法来进行AHP计算并得到权重向量，具体的实现可以参考上述代码片段。请根据你的需求选择合适的方法来计算权重。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [AHP分析法（python代码实现）](https://blog.csdn.net/xiaziqiqi/article/details/128839557)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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