写一个层次分析模型的python代码

好的，我可以帮你写一个简单的层次分析模型的Python代码。但是需要先了解层次分析模型的原理和流程。

层次分析模型（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种多准则决策分析方法，用于处理多种因素和不同层次的决策问题。AHP通过构建层次结构模型，将决策问题分解为一系列层次，每个层次对应一个指标或因素，通过对各个层次进行两两比较，得出各因素的权重，从而进行决策。

以下是一个简单的AHP模型Python代码，用于处理两个因素的决策问题：

import numpy as np

# 构建层次结构模型
criteria = np.array([
    [1, 2],  # 准则层
    [0.5, 1]  # 指标层
])

# 计算准则层权重
criteria_weight = np.sum(criteria, axis=1) / np.sum(criteria)

# 计算一致性比率CR
eigenvalue, eigenvector = np.linalg.eig(criteria)
max_eigenvalue = np.max(eigenvalue)
CR = (max_eigenvalue - len(criteria)) / (len(criteria) - 1) / 0.58

# 计算指标层权重
indicator_weight = np.dot(criteria_weight, criteria)

# 输出结果
print("准则层权重：", criteria_weight)
print("一致性比率CR：", CR)
print("指标层权重：", indicator_weight)

以上代码中，我们首先构建了一个层次结构模型，其中准则层包含两个准则，指标层包含两个指标。然后，我们计算了准则层的权重，以及一致性比率CR。最后，我们计算了指标层的权重，并输出结果。

需要注意的是，以上代码仅适用于处理两个因素的决策问题。如果需要处理更多的因素，需要对代码进行适当修改。