dea = DEA(data, ["input1", "input2", "output1", "output2"])用到哪个库

根据你提供的代码，我猜测是使用了pyDEA库中的DEA类来进行数据包络分析（Data Envelopment Analysis）。因此，使用了pyDEA库。

pyDEA是一个用于数据包络分析的Python库，提供了常用的数据包络分析方法，如CCR、BCC、SBM等。通过pyDEA库，可以很方便地对输入输出数据进行效率评价，评估单位是否达到最优状态。需要注意的是，在运行这段代码之前需要先安装pyDEA库。

如果您对数据包络分析不是很熟悉，可以参考一些资料进行学习和了解，例如《基于Python的数据包络分析入门》这本书籍。或者你也可以告诉我你对数据包络分析有哪些疑问，我可以帮助你解答。

相关问题

dea模型python

DEA（Data Envelopment Analysis）是一种用于计算相对效率的方法，常用于评估决策单元的绩效。在Python中，可以使用一些库来实现DEA模型，例如`pyDEA`和`DEAP`。

`pyDEA`是一个常用的DEA库，可以通过以下步骤安装：

1. 使用pip安装pyDEA库：

   pip install pyDEA

2. 在Python脚本中导入所需的模块：

   from pyDEA.DEA import DEA
   from pyDEA.InputData import InputData
   from pyDEA.OutputData import OutputData

3. 创建输入和输出数据对象，并加载数据：

   input_data = InputData()
   input_data.loadDataFromFile('input_data.csv')

   output_data = OutputData()
   output_data.loadDataFromFile('output_data.csv')

4. 创建DEA对象，并设置输入和输出数据：

   dea = DEA()
   dea.setInputData(input_data)
   dea.setOutputData(output_data)

5. 运行DEA模型并计算相对效率：

   dea.calculateEfficiency()

6. 获取计算结果：

   efficiency_scores = dea.getEfficiencyScores()

以上是使用`pyDEA`库实现DEA模型的简要步骤。你需要准备好相应的输入和输出数据文件，并根据实际情况调整代码。

dea模型python代码

DEA模型是一种用于评估决策单元（比如公司、组织或国家）相对效率的方法。在Python中，我们可以使用`pyDEA`库来实现DEA模型的计算和分析。以下是一个使用`pyDEA`库来进行DEA模型分析的示例Python代码：

import pyDEA

# 创建一个包含输入、输出、权重和决策单元数据的DataFrame
data = {
    'Input1': [100, 120, 150, 90],
    'Input2': [80, 100, 120, 70],
    'Output1': [200, 250, 300, 180],
    'Output2': [150, 180, 200, 120]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个DEA模型实例
model = pyDEA.DEAProblem(df, 'Input1, Input2', 'Output1, Output2')

# 解决DEA模型
model.solve()

# 获取效率得分
efficiency_scores = model.E[0]

# 打印结果
for i, score in enumerate(efficiency_scores):
    print(f"决策单元{i+1}的效率得分为：{score}")

在这个示例中，我们首先导入`pyDEA`库，然后创建了一个包含输入、输出和决策单元数据的DataFrame。接下来，我们创建了一个DEA模型实例，并使用`solve`方法来求解DEA模型。最后，我们获取了各个决策单元的效率得分，并将其打印出来。

通过这个示例代码，我们可以很容易地利用`pyDEA`库来进行DEA模型分析，评估决策单元的相对效率，从而帮助决策者进行决策和优化。