python实现熵值法的书

以下是一些关于Python实现熵值法的书籍，供您参考：

1.《Python数据分析基础》 作者：Wes McKinney

该书介绍了Python数据分析的基本方法，包括数据清洗、数据可视化、数据处理等。其中也涉及到熵值法及其在数据分析中的应用。

2.《Python数据科学手册》 作者：Jake VanderPlas

该书详细介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据清洗、数据可视化、机器学习等。其中也涉及到熵值法及其在数据分析中的应用。

3.《Python数据挖掘入门与实践》 作者：刘立民、李博、林志勇

该书介绍了Python在数据挖掘方面的应用，包括数据清洗、数据可视化、机器学习等。其中也涉及到熵值法及其在数据分析中的应用。

4.《Python数据分析与数据化运营实战》 作者：王斌

该书主要介绍Python在数据分析和数据化运营方面的应用，包括数据清洗、数据可视化、机器学习等。其中也涉及到熵值法及其在数据分析中的应用。

希望以上书籍对您有所帮助。

相关问题

根据上述代码用python实现熵值法

熵值法可以用以下代码实现：

import numpy as np

def entropy_weight(matrix):
    """
    熵值法计算权重
    :param matrix: 数据矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个指标
    :return: 权重列表
    """
    # 1.标准化矩阵
    m, n = matrix.shape
    matrix = matrix.astype(float)
    for i in range(n):
        matrix[:, i] = (matrix[:, i] - np.min(matrix[:, i])) / (np.max(matrix[:, i]) - np.min(matrix[:, i]))

    # 2.计算熵值
    k = 1.0 / np.log(m)
    lnf = [[None] * n for i in range(m)]
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if matrix[i][j] == 0:
                lnfij = 0.0
            else:
                lnfij = np.log(matrix[i][j])
            lnf[i][j] = lnfij
    f = np.array(lnf)
    lnf_sum = []
    for j in range(n):
        lnf_sum.append(np.sum(f[:, j]))
    lnf_sum = np.array(lnf_sum)
    # 计算信息熵
    e = - k * lnf_sum

    # 3.计算权重
    w = (1 - e) / np.sum(1 - e)
    return w.tolist()

其中，输入参数 `matrix` 是一个 $m \times n$ 的矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个指标。输出是一个长度为 $n$ 的权重列表，表示每个指标的重要程度。

如何用python实现熵值法求指标权重

熵值法是一种常用的多指标决策方法，可以用来求解多个指标的权重。下面是使用Python实现熵值法求指标权重的基本思路:

1. 首先，需要准备好一个评价矩阵，其中包含了各个评价指标的得分情况。评价矩阵可以使用NumPy库中的数组来表示。

2. 然后，需要将评价矩阵标准化，使得各个指标得分在相同的范围内。标准化可以使用最大-最小规范化的方法，即将每个指标的得分都归一化到[0,1]的范围内。

3. 接着，需要计算每个指标的权重。计算权重的方法是先计算每个指标对应的信息熵，再计算每个指标的熵权。信息熵可以使用熵值法公式来计算，熵权则是指标的信息熵与各个指标信息熵之和的比值。

4. 最后，将各个指标的熵权作为其权重，即可得到每个指标的权重值。

以下是Python代码示例：

import numpy as np

# 定义评价矩阵
eval_matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对评价矩阵进行标准化
norm_matrix = (eval_matrix - eval_matrix.min(axis=0)) / (eval_matrix.max(axis=0) - eval_matrix.min(axis=0))

# 计算每个指标对应的信息熵
entropy = -np.sum(norm_matrix * np.log(norm_matrix), axis=0)

# 计算每个指标的熵权
entropy_weight = entropy / np.sum(entropy)

# 输出每个指标的权重值
print(entropy_weight)

以上代码中，我们首先定义了一个评价矩阵eval_matrix，然后对其进行了标准化得到了norm_matrix，接着计算了每个指标对应的信息熵entropy，最后计算了每个指标的熵权entropy_weight并输出了结果。