DEA的Python代码
时间: 2024-03-21 22:36:00 浏览: 18
DEA(Data Envelopment Analysis)是一种用于评估相对效率的方法,常用于评估单位或决策单元的绩效。下面是一个简单的DEA的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def dea(data):
# 获取数据的行数和列数
n, m = data.shape
# 初始化权重向量
weights = np.ones(m)
# 构建约束矩阵
A = np.vstack((data.T, -data.T, np.eye(m), -np.eye(m)))
# 构建目标函数系数向量
c = np.hstack((np.zeros(m), np.zeros(m), -weights, weights))
# 构建约束条件
b = np.hstack((np.ones(n), -np.ones(n), np.zeros(m), np.zeros(m)))
# 使用线性规划求解最优权重向量
from scipy.optimize import linprog
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=(0, None))
# 提取最优权重向量
optimal_weights = res.x[:m]
return optimal_weights
# 示例数据
data = np.array([[4, 6], [3, 2], [5, 4], [2, 3]])
# 调用DEA函数计算最优权重向量
optimal_weights = dea(data)
print("最优权重向量:", optimal_weights)
```
这段代码实现了一个简单的DEA模型,通过线性规划求解得到最优权重向量。你可以将自己的数据替换示例数据,并根据需要进行修改和扩展。