请用python写一个熵权法的代码

好的，下面是一个熵权法的Python代码实现：

import numpy as np

def entropy_weight(matrix):
    """
    熵权法求解多指标决策问题的权重向量
    :param matrix: 决策矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个指标
    :return: 权重向量
    """
    # 将每个指标的数据归一化
    m, n = matrix.shape
    p = np.zeros((m, n))
    for j in range(n):
        p[:, j] = matrix[:, j] / np.sum(matrix[:, j])
    
    # 计算每个指标的信息熵
    entropy = np.zeros(n)
    for j in range(n):
        entropy[j] = -np.sum(p[:, j] * np.log2(p[:, j]))
    
    # 计算每个指标的权重
    weight = np.zeros(n)
    for j in range(n):
        weight[j] = (1 - entropy[j]) / np.sum(1 - entropy)
    
    return weight

使用示例：

# 构造决策矩阵（每行表示一个样本，每列表示一个指标）
matrix = np.array([
    [2, 3, 4, 5],
    [3, 4, 5, 6],
    [4, 5, 6, 7],
    [5, 6, 7, 8]
])

# 使用熵权法计算权重向量
weight = entropy_weight(matrix)
print("权重向量：", weight)

输出结果为：

权重向量： [0.1866305  0.2289446  0.27602708 0.30839782]