信息熵法求权重Numpy

可以使用Numpy库来实现信息熵法求权重。假设有n个指标，对应的指标值存储在一个n×m的矩阵X中，其中m为样本数量。可以按照以下步骤求解权重：

1. 对每个指标计算其归一化后的值，即将每个指标的值都减去该指标的最小值，然后除以该指标的极差（最大值减去最小值）。

X_norm = (X - np.min(X, axis=1, keepdims=True)) / (np.max(X, axis=1, keepdims=True) - np.min(X, axis=1, keepdims=True))

2. 计算每个指标的信息熵。

p = X_norm / np.sum(X_norm, axis=0)
entropy = -np.sum(p * np.log2(p), axis=0)

3. 计算每个指标的权重，即将信息熵除以其总和。

weight = entropy / np.sum(entropy)

最终得到的weight即为每个指标的权重值。