熵值topsis法代码

### 回答1：
熵值topsis法是一种用于多属性决策的方法。该方法采用熵值的概念，对各个属性值进行归一化处理，并计算每个方案与理想最优解和理想最劣解之间的距离，以此评估各个方案的综合表现。

以下是熵值topsis法的代码实现：

1. 数据预处理

为方便计算，将各个属性值进行归一化处理。归一化方法可以采用最大值最小值归一化法或z-score归一化法。

2. 计算属性权重

根据实际情况，可以采用层次分析法、主成分分析法等方法计算属性权重。假设计算得到的属性权重为w1, w2, ..., wn。

3. 计算熵权

求解每个属性的熵，计算熵权。假设计算得到的熵权为e1, e2, ..., en。熵权越小，表示该属性在方案评估中的重要性越大。

4. 计算加权矩阵

将归一化后的数据与熵权相乘，得到加权矩阵W。

5. 计算理想解和负理想解

计算出每个属性的最大值和最小值，组成理想解（A+）和负理想解（A-）。对于目标是最小化的属性，将最大值设为负无穷大；对于目标是最大化的属性，将最小值设为正无穷大。

6. 计算方案与理想解和负理想解之间的距离

使用欧式距离计算方案与理想解和负理想解之间的距离，得到d+(i)和d-(i)，其中i表示第i个方案。

7. 计算综合排名指数

综合排名指数（C(i)）用于衡量第i个方案的综合表现，计算公式为：

C(i) = d-(i) / (d+(i) + d-(i))

8. 按照C(i)值从大到小进行排序，即可得到各个方案的排名结果。

以上就是熵值topsis法的代码实现过程。在实际应用中，需要根据实际情况进行适当的调整和改进。

### 回答2：
熵值TOPSIS法是一种多准则决策方法，其主要目的是为了确定最佳方案（决策方案）。

熵值TOPSIS法的代码如下：

# 导入需要的库
import numpy as np

# 定义熵值权重函数
def entropy_weight(x):
    # 计算熵值
    x = np.array(x)
    temp = x / np.sum(x, axis=0)
    temp = temp * np.log(temp)
    temp = -1 * np.sum(temp, axis=0)
    # 计算权重
    weight = (1 - temp) / np.sum(1 - temp)
    return weight

# 定义距离计算函数
def distance(x, y):
    x = np.array(x)
    y = np.array(y)
    # 利用欧氏距离计算每个方案到正理想解和负理想解的距离
    d = np.sqrt(np.sum((x - y) ** 2, axis=1))
    return d

# 定义TOPSIS函数
def topsis(data, weight = None):
    # 标准化数据
    data = np.array(data)
    m, n = data.shape
    x = data / np.sqrt(np.sum(data ** 2, axis=0))
    # 计算权重
    if weight is None:
        weight = entropy_weight(x)
    # 建立正理想解和负理想解
    zp = np.max(x, axis=0)
    zn = np.min(x, axis=0)
    # 计算每个方案到正理想解和负理想解的距离
    dp = distance(x, zp)
    dn = distance(x, zn)
    # 计算综合评价指数
    p = dp / (dp + dn)
    # 排序
    rank = np.argsort(-p) + 1
    return rank

# 测试代码
data = np.array([[7, 3, 9, 9], [9, 7, 6, 8], [6, 7, 4, 4], [8, 5, 10, 7], [7, 8, 6, 4]])
rank = topsis(data)
print(rank)

在该代码中，首先定义了熵值权重函数，用来计算每个指标的权重。然后定义了距离计算函数，用来计算每个方案到正理想解和负理想解的距离。接着，定义了TOPSIS函数，用来实现熵值TOPSIS法，并对数据进行标准化、计算权重、建立正负理想解、计算每个方案到正负理想解的距离，最后按照综合评价指数排序得到排名。

在测试代码中，根据已知数据调用TOPSIS函数得到排名结果。

### 回答3：
熵值topsis法是一种多属性决策分析方法，旨在评价多个候选方案之间的优劣。下面是熵值topsis法的代码实现。

首先，需要导入必要的Python库，如pandas、numpy和math：

import pandas as pd
import numpy as np
import math

然后，我们需要定义一个函数，用于计算指标的熵值：

def entropy(x):
    x = np.array(x)
    # 计算数据归一化
    x = x / x.sum(axis=0)
    # 计算熵值
    entropy = -np.sum(x * np.log2(x), axis=0)
    return entropy

接下来，我们需要定义第二个函数，用于计算每个方案的指标权重：

def weight(x):
    x = np.array(x)
    # 计算熵值
    e = entropy(x)
    # 计算指标权重
    weight = (1 - e) / np.sum(1 - e)
    return weight

然后，我们需要定义一个函数，用于使用熵值topsis法进行多属性决策分析：

def topsis(x, w, z):
    # 计算数据归一化
    x = np.array(x)
    x = x / np.sqrt(np.sum(x ** 2, axis=0))
    # 计算加权后的数据矩阵
    x = x * w
    # 计算正理想解和负理想解
    z_max = np.max(x, axis=1)
    z_min = np.min(x, axis=1)
    # 计算距离
    d_max = np.sqrt(np.sum((x - z_max[:, np.newaxis]) ** 2, axis=1))
    d_min = np.sqrt(np.sum((x - z_min[:, np.newaxis]) ** 2, axis=1))
    # 计算综合得分
    s = d_min / (d_min + d_max)
    # 根据综合得分排序
    rank = np.argsort(-s)
    return rank

最后，我们可以使用上述函数来进行多属性决策分析，例如：

# 假设我们有4个候选方案和6个指标
x = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 6))
# 计算指标权重
w = weight(x)
# 设定正理想解和负理想解
z = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1])
z_min = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
# 进行多属性决策
rank = topsis(x, w, [z, z_min])
print(rank)

在上述代码中，随机生成了4个候选方案和6个指标，并使用熵值topsis法进行了多属性决策分析，最后输出了候选方案的排序结果。