我想要一个模糊变权法计算指标权重的python代码

好的，以下是一个简单的模糊层次分析法（Fuzzy AHP）的代码示例，用于计算指标权重：

import numpy as np

# 创建模糊矩阵
a = np.array([[1, 3, 1/5], [1/3, 1, 1/7], [5, 7, 1]])

# 归一化处理
a = a / np.sum(a, axis=0)

# 计算平均值
mean_a = np.mean(a, axis=1)

# 创建权重矩阵
w = np.diag(mean_a)

# 求特征向量
eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(w.dot(a))

# 归一化处理
eig_vec = eig_vec / eig_vec.sum(axis=0)

# 输出权重
print(eig_vec.real)

这个代码示例中，我们首先创建一个模糊矩阵，然后对其进行归一化处理，接着计算每个指标的平均值，并创建一个权重矩阵。然后，我们利用特征值和特征向量的公式，求出特征向量，并对其进行归一化处理，最后输出指标的权重。