AHP python

AHP (Analytic Hierarchy Process) 是一种用于决策分析和权重计算的方法。在Python中，我们可以使用算术平均法或几何平均法来计算AHP的权重。

对于算术平均法，我们可以按照列归一化的步骤将判断矩阵进行归一化处理，然后将归一化的各列相加，再将相加后得到的向量中每个元素除以n即可得到权重向量。具体的代码如下所示：

def calculate_arithmetic_mean(matrix):
    n = len(matrix)
    matrix_sum = sum(matrix)
    normalA = matrix / matrix_sum
    average_weight = []
    for i in range(0, n):
        temSum = sum(normalA[i])
        average_weight.append(temSum / n)
    return np.array(average_weight)

而对于几何平均法，我们需要将矩阵按行相乘，得到一个列向量，然后将向量进行开n次方，最后进行归一化处理。具体的代码如下所示：

def calculate_metric_mean(matrix):
    n = len(matrix)
    vector = np.prod(matrix, 1)
    tem = pow(vector, 1 / n)
    average_weight = tem / sum(tem)
    return average_weight

这样，我们就可以使用这两种方法中的任意一种来计算AHP的权重了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [AHP分析法（python代码实现）](https://blog.csdn.net/xiaziqiqi/article/details/128839557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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