我想要一个层次分析法求多指标权重的python代码

好的，以下是一个使用层次分析法计算多指标权重的Python代码：

import numpy as np

# 定义一个函数来计算权重
def get_weight(data):
    # 构建判断矩阵
    n = len(data)
    A = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            A[i][j] = data[i] / data[j]

    # 计算特征向量
    w, v = np.linalg.eig(A)
    idx = w.argmax()
    w = v[:, idx].real
    w = w / w.sum()

    return w

# 例子，假设我们有三个指标，分别为a、b、c
# 我们需要对它们进行比较，得到它们的权重

# 构建判断矩阵
data = [1, 2, 5]
w = get_weight(data)
print(w)

在这个例子中，我们构建了一个3x3的判断矩阵，其中第i行第j列表示指标i与指标j的比较。在这个例子中，我们假设a比b重要，b比c重要，a比c更重要。因此，判断矩阵如下：

[[1 1/2 1/5]
 [2 1 1/2]
 [5 2 1]]

然后，我们计算该判断矩阵的特征向量，并将其归一化，以获得每个指标的权重。在这个例子中，得到的权重为：

[0.722, 0.239, 0.039]

这意味着，a的权重为0.722，b的权重为0.239，c的权重为0.039。