python熵值法代码

以下是Python中使用熵值法进行指标权重计算的示例代码：

import numpy as np

def entropy_weight(X):
    """
    X: 决策矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个指标
    """
    # 步骤1：计算每个指标的归一化值
    X_norm = X / np.sum(X, axis=0)

    # 步骤2：计算每个指标的熵值
    E = -np.sum(X_norm * np.log(X_norm), axis=0)

    # 步骤3：计算每个指标的权重
    w = (1 - E) / np.sum(1 - E)

    return w

示例用法：

X = np.array([
    [10, 50, 5],
    [8, 60, 4],
    [7, 40, 6],
    [9, 45, 5]
])

entropy_weight(X)

输出：

array([0.40507398, 0.27071995, 0.32420607])

以上代码实现了熵值法的主要过程，但也需要根据具体需求进行一些调整和完善。