python怎么做topsis

要使用Python进行TOPSIS分析，可以使用以下步骤：

1. 准备数据：将要进行TOPSIS分析的数据准备好，可以是一个二维数组或者是一个数据框。

2. 标准化数据：根据TOPSIS的要求，需要对数据进行标准化处理。可以使用Min-Max标准化或者Z-score标准化方法。

3. 确定权重：为每个属性确定权重，可以使用主观评价或者客观评价方法，如熵权法、层次分析法等。

4. 计算正理想解和负理想解：根据标准化后的数据，计算每个属性的正理想解和负理想解。

5. 计算距离：使用欧氏距离或曼哈顿距离等计算每个样本与正理想解和负理想解之间的距离。

6. 计算接近程度：根据距离计算每个样本的接近程度指数。

7. 排序：按照接近程度指数对样本进行排序，得到最终的TOPSIS结果。

你可以使用Python中的NumPy和Pandas库来进行数据处理和计算。另外，也可以使用scikit-learn库来进行数据标准化和距离计算。

这只是一个简单的概述，具体实现的代码可能会更复杂，可以根据具体情况进行调整和优化。希望对你有所帮助！