p ython矩阵怎么输入

Python有很多库可以用于矩阵操作，比如NumPy和SciPy。以下是使用NumPy库创建矩阵的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(matrix)

输出：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

你可以根据需要修改矩阵的大小和元素。注意，在使用NumPy库时，你需要使用`np.array`函数将列表或元组转换为矩阵。

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p ython熵权法

熵权法是一种多指标决策方法，可以用于确定不同指标对于决策问题的重要程度。在Python中，可以通过以下步骤实现熵权法：

1. 导入需要的库

import numpy as np

2. 定义熵函数

def entropy(x):
    """
    计算熵
    :param x: 输入向量
    :return: 向量的熵
    """
    x = np.array(x)
    x = x / np.sum(x)
    x = np.log2(x)
    x = x * x
    return -np.sum(x)

3. 定义权重计算函数

def weight(x):
    """
    计算每个指标的权重
    :param x: 输入矩阵
    :return: 每个指标的权重
    """
    m, n = x.shape
    w = np.zeros(n)
    for j in range(n):
        e = np.zeros(n)
        for i in range(m):
            e[j] += (x[i, j] / np.sum(x[:, j])) * entropy(x[i, :])
        w[j] = 1 - e[j]
    w = w / np.sum(w)
    return w

4. 输入指标矩阵并计算权重

x = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])
w = weight(x)
print(w)

这样就可以得到每个指标的权重。需要注意的是，熵权法要求输入的指标必须是正数，因此可能需要进行归一化处理。

p ython求斐波那契数列

以下是 Python 实现的斐波那契数列代码：

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

其中，`n` 是斐波那契数列的第几个数，返回值是该位置上的斐波那契数。需要注意的是，由于这个方法使用了递归，当 `n` 较大时会导致堆栈溢出的问题。因此，如果需要计算大量的斐波那契数，最好使用其他方法，如矩阵乘法等。