给我一个层次分析法python代码的例子

层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种决策分析工具，通常用于解决复杂问题中的权重分配问题。在Python中，我们可以使用`pandas`库处理数据，以及一些第三方库如`apyhtools`来进行AHP计算。以下是一个简单的例子：

from apyhtools import AHP
import pandas as pd

# 创建优先级矩阵
criteria = ['性能', '价格', '可靠性']
alternatives = ['方案A', '方案B', '方案C']
priority_matrix = {
    criteria[0]: [9, 6, 5],
    criteria[1]: [7, 9, 8],
    criteria[2]: [5, 4, 9]
}  # 对每个标准给出相对重要性评分，最高为9

# 确定一致性比率 CR
ahp = AHP(priority_matrix)
cr, consistency_index = ahp.comparability_ratio()
if cr > 0.1 or consistency_index > 0.1:
    print("一致性检验失败，CR:", cr, ", CI:", consistency_index)

# 计算权重向量
weights = ahp.scores()
print(f"各方案相对于所有标准的权重：\n{pd.DataFrame(weights)}")

# 使用权重对方案排序
sorted_alternatives = sorted(weights.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print("\n按照权重排序后的方案：", sorted_alternatives)

在这个例子中，我们首先定义了评估标准（比如性能、价格和可靠性），然后为每个标准分配了一个相对的重要性分数。接着，我们进行了AHP的计算，包括检查一致性，并计算出每个方案的权重。最后，我们根据权重对方案进行了排序。