python实现topsis评价模型

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，可以用于评价不同方案的优劣。Python可以通过编写代码来实现TOPSIS评价模型，具体步骤包括：

1. 确定评价指标和权重：根据具体情况，确定需要评价的指标和各指标的权重。

2. 数据标准化：将原始数据进行标准化处理，使得各指标的数据在同一量纲下。

3. 确定理想解和负理想解：根据评价指标的性质，确定理想解和负理想解。

4. 计算距离：计算每个方案与理想解和负理想解之间的距离。

5. 计算综合得分：根据距离计算每个方案的综合得分，得分越高表示方案越优。

6. 排序：按照综合得分对方案进行排序，得出最优方案。

Python可以使用numpy和pandas等库来进行数据处理和计算，具体实现可以参考相关的代码示例和教程。