我需要一个分段线性隶属度函数法进行指标量化的python代码

以下是一个简单的分段线性隶属度函数法进行指标量化的 Python 代码实现：

def piecewise_linear(x, thresholds, values):
    """
    分段线性隶属度函数法进行指标量化

    :param x: 待量化的指标
    :param thresholds: 阈值列表
    :param values: 对应阈值的取值列表
    :return: 隶属度值
    """
    if x <= thresholds[0]:
        return values[0]
    elif x >= thresholds[-1]:
        return values[-1]
    else:
        for i in range(1, len(thresholds)):
            if x <= thresholds[i]:
                k = (values[i] - values[i-1]) / (thresholds[i] - thresholds[i-1])
                b = values[i-1] - k * thresholds[i-1]
                return k * x + b

其中，`thresholds` 为阈值列表，`values` 为对应阈值的取值列表，`x` 为待量化的指标值。该函数的返回值为隶属度值。

例如，假设阈值列表为 `[60, 70, 80]`，对应的取值列表为 `[0, 0.5, 1]`，则可以使用以下代码进行指标量化：

x = 75
thresholds = [60, 70, 80]
values = [0, 0.5, 1]
result = piecewise_linear(x, thresholds, values)
print(result)  # 输出为 0.75

这表示指标值 `x` 在 `[70, 80]` 这个区间内的隶属度为 `0.5`，在 `[60, 70)` 和 `(80, +∞)` 这两个区间内的隶属度分别为 `0` 和 `1`，因此整体隶属度为 `0.75`。