python 熵权法

熵权法是一种多属性决策分析方法，用于确定多个属性在决策中的重要性权重。在 Python 中，可以使用以下步骤实现熵权法：

1. 收集属性值数据：首先，收集每个属性的取值数据，这些数据可以来自于实验、问卷调查或其他来源。

2. 计算属性的熵：对于每个属性，根据其取值的频率计算熵值。熵值衡量了属性的混乱程度，熵越高表示属性的取值越不确定。

3. 计算属性的权重：根据属性的熵值计算其权重。可以使用信息熵或其他相关的指标来计算权重。

4. 归一化权重：对属性的权重进行归一化处理，确保所有权重之和为1，便于后续决策分析。

在 Python 中，可以使用 numpy 或 pandas 库来处理数据和进行计算。以下是一个简单示例：

import numpy as np

# 假设有3个属性，每个属性有5个取值
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9],
                 [10, 11, 12],
                 [13, 14, 15]])

# 计算每个属性的熵
entropy = np.sum(-data * np.log2(data), axis=0)

# 计算属性的权重
weights = (1 - entropy / np.sum(entropy))

# 归一化权重
weights /= np.sum(weights)

print(weights)

以上代码演示了一个简单的熵权法计算示例，其中 `data` 是一个包含属性取值的 numpy 数组。通过计算每个属性的熵值，并根据熵值计算属性的权重，最后将权重进行归一化处理。

请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当调整和扩展。