用python实现n维矩阵的层次化分析

这里提供一种基于numpy库的实现方法。

首先，我们需要定义一个n维矩阵，可以使用numpy的ndarray实现。例如，以下是一个3维矩阵：

import numpy as np

matrix = np.random.rand(2, 3, 4)

其中，矩阵的维度分别为2、3和4，每个元素都是随机生成的。

接下来，我们需要进行层次化分析。常用的方法包括加权平均法、主成分分析法等。这里以加权平均法为例，假设我们有三个指标需要评估，分别为a、b、c，其权重为0.4、0.3、0.3。

weights = np.array([0.4, 0.3, 0.3])

然后，我们对每个维度进行加权平均，得到一个新的一维矩阵。以第一维为例：

dim1 = np.average(matrix, axis=(1, 2), weights=weights)

其中，axis参数指定对哪个维度进行计算，这里选择了第二维和第三维。weights参数则指定了权重。

对于其他维度，也可以按照类似的方式进行计算。最终，我们得到的是一个一维矩阵，表示每个维度的加权平均值。如果需要进行多层次分析，可以继续对这个一维矩阵进行加权平均，直到得到最终的结果。