python topsis 接近程度

在Python中，可以使用TOPSIS方法来计算评价对象与理想化目标的接近程度。TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）是一种排序方法，根据评价对象与理想化目标的接近程度进行排序。\[3\]

在Python中，可以使用第三方库如`scikit-learn`或`numpy`来实现TOPSIS方法。这些库提供了计算TOPSIS所需的功能，包括计算评价对象与理想化目标的距离、计算接近程度等。你可以根据自己的需求选择合适的库来实现TOPSIS方法。\[2\]

具体实现TOPSIS方法的代码可以参考相关的文档和教程，这些资源可以帮助你理解和使用TOPSIS方法来计算评价对象的接近程度。通过计算接近程度，可以对评价对象进行排序，从而得到相对优劣的评价结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python实现topsis法](https://blog.csdn.net/weixin_52300428/article/details/126309794)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [TOPSIS方法python代码实现过程](https://blog.csdn.net/weixin_40651515/article/details/129351667)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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