Python计算熵权法

熵权法是一种多属性决策分析方法，可以用来解决带权重的指标综合评价问题。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
import pandas as pd

2. 定义计算熵的函数

def get_entropy(data):
    """计算数据的熵"""
    data = np.array(data)
    p = data / data.sum()
    return -(p * np.log2(p)).sum()

3. 定义计算权重的函数

def get_weight(data):
    """计算数据的权重"""
    data = np.array(data)
    entropy = get_entropy(data)
    p = data / data.sum()
    return (1 - (p ** 2).sum()) / (1 - entropy)

4. 加载数据并进行归一化处理

data = pd.read_excel('data.xlsx')
data_norm = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

5. 计算每个指标的熵和权重

entropies = data_norm.apply(get_entropy)
weights = entropies.apply(get_weight)

6. 计算加权后的得分

scores = (data_norm * weights).sum(axis=1)

7. 输出结果

print('熵:', entropies)
print('权重:', weights)
print('得分:', scores)

以上就是Python中实现熵权法的基本步骤。需要注意的是，在实际应用中，可能需要对数据进行进一步处理和调整，以确保计算结果的准确性和可靠性。