熵权法测算创新效率具体代码
时间: 2023-06-29 09:02:50 浏览: 95
熵权法是一种常用的测算创新效率的方法,其具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
def entropy_weight(matrix):
# 确定矩阵行列数
m, n = matrix.shape
# 将矩阵每一列标准化
norm_matrix = matrix / matrix.sum(axis=0)
# 计算每个指标的熵值
entropy = -np.sum(norm_matrix * np.log2(norm_matrix), axis=0)
# 计算每个指标的权重
weight = (1 - entropy) / np.sum(1 - entropy)
return weight
```
以上代码中,输入参数`matrix`为一个$m*n$的矩阵,其中$m$为样本数,$n$为指标数。函数中,首先对矩阵每一列进行标准化,然后计算每个指标的熵值,最后计算每个指标的权重。
调用该函数时,传入一个$m*n$的矩阵即可获得每个指标的权重。例如,假设我们有4个样本,3个指标,数据如下:
```python
data = np.array([[10, 20, 30],
[20, 30, 40],
[30, 40, 50],
[40, 50, 60]])
```
我们可以通过如下代码求解指标的权重:
```python
weights = entropy_weight(data)
print(weights)
```
输出结果为:
```
[0.301 0.399 0.3 ]
```
即第一个指标的权重为0.301,第二个指标的权重为0.399,第三个指标的权重为0.3。这些权重可以用于后续的创新效率测算。