todim python

根据提供的引用内容，这段代码是使用PyTorch库来求解张量中每行的最大值的列标号[^1]。具体步骤如下：

1. 导入所需的库：

import torch

2. 创建一个随机的3x4的张量：

a = torch.rand((3,4))

3. 打印张量的大小和内容：

print(a.size())
print(a)

4. 使用`torch.argmax()`函数来求解每行最大值的列标号，并将结果保存在变量`b`中：

b = torch.argmax(a, dim=1)

5. 打印结果`b`的大小和内容：

print(b)
print(b.size())

这段代码的输出结果将会是每行最大值的列标号。

相关问题

python实现TODIM方法

TODIM（Tomada de Decisão Interativa Multicritério）是一种多准则决策方法，用于处理具有多个标准和多个决策者的问题。在Python中，可以使用pyTODIM库来实现TODIM方法。

首先需要安装pyTODIM库，可以使用以下命令：

pip install pyTODIM

然后，可以使用以下代码来实现TODIM方法：

from pyTODIM import TODIM

# 定义决策矩阵
matrix = [
    [80, 70, 90],
    [70, 60, 80],
    [90, 80, 100],
    [50, 40, 60]
]

# 定义每个标准的权重
weights = [0.4, 0.3, 0.3]

# 创建TODIM对象
t = TODIM(matrix, weights)

# 执行TODIM方法
result = t.calculate()

# 输出结果
print(result)

在上面的代码中，首先定义了一个决策矩阵，其中包含4个决策方案和3个评价标准。然后定义了每个标准的权重。接着创建TODIM对象，并传入决策矩阵和权重，最后执行TODIM方法并输出结果。

输出结果将是一个包含每个决策方案的得分的列表。根据得分可以选择最佳的方案。

python实现TODIM方法代码

以下是Python实现TODIM方法的示例代码：

import numpy as np

# 计算加权和
def weighted_sum(data, weights):
    return np.sum(data * weights, axis=1)

# 计算最大值和最小值
def max_min(data):
    max_values = np.max(data, axis=0)
    min_values = np.min(data, axis=0)
    return max_values, min_values

# 计算决策矩阵
def decision_matrix(data, weights):
    weighted_data = weighted_sum(data, weights)
    max_values, min_values = max_min(data)
    return (weighted_data - min_values) / (max_values - min_values)

# 计算正理想解和负理想解
def ideal_solutions(data, maximize=True):
    if maximize:
        return np.max(data, axis=0)
    else:
        return np.min(data, axis=0)

def anti_ideal_solutions(data, maximize=True):
    if maximize:
        return np.min(data, axis=0)
    else:
        return np.max(data, axis=0)

# 计算距离
def distance(data, ideal, anti_ideal, p=2):
    d1 = np.power(np.abs(data - ideal), p)
    d2 = np.power(np.abs(data - anti_ideal), p)
    return np.power(np.sum(d1, axis=1), 1/p) / (np.power(np.sum(d1, axis=1), 1/p) + np.power(np.sum(d2, axis=1), 1/p))

# 计算 TODIM 方法得分
def todim(data, weights, maximize=True, p=2):
    dm = decision_matrix(data, weights)
    ideal = ideal_solutions(data, maximize)
    anti_ideal = anti_ideal_solutions(data, maximize)
    dist = distance(dm, ideal, anti_ideal, p)
    return dist / np.sum(dist)

# 示例数据
data = np.array([[2, 5, 7, 9], [3, 6, 8, 5], [1, 4, 6, 3], [4, 7, 9, 8], [3, 5, 7, 4]])

# 示例权重
weights = np.array([0.2, 0.3, 0.4, 0.1])

# 计算 TODIM 方法得分
scores = todim(data, weights)

# 输出结果
print(scores)

在上述示例代码中，我们定义了一些辅助函数来计算 TODIM 方法所需的各个参数，然后使用这些参数计算 TODIM 方法得分。在实际使用中，只需要提供数据和权重即可。