以下是Python代码示例,实现了您所述的根据正向指标越大越好、负向指标越小越好的原则将矩阵A和B的所有指标元素进行归一化处理,并添加元素将其转化为相同阶数的方阵,并计算矩阵A、B相互作用的值与原来A、B没有相互作用相比的差值增长率
时间: 2024-03-13 19:47:37 浏览: 20
感谢您的提问,以下是Python代码示例,实现了您所述的功能:
```python
import numpy as np
# 原始矩阵A
A = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]])
# 原始矩阵B
B = np.array([[0.5, 0.4, 0.3], [0.2, 0.1, 0], [0.7, 0.8, 0.9]])
# 归一化处理
def normalize(matrix, ideal_direction):
"""
matrix: 待归一化矩阵
ideal_direction: 理想方向,1表示正向指标越大越好,-1表示负向指标越小越好
"""
max_values = np.max(matrix, axis=0)
min_values = np.min(matrix, axis=0)
normalized_matrix = (matrix - min_values) / (max_values - min_values) * ideal_direction
return normalized_matrix
# 对矩阵A进行归一化处理
A_normalized = normalize(A, 1)
# 对矩阵B进行归一化处理
B_normalized = normalize(B, -1)
# 将A、B转化为相同阶数的方阵
n = max(A_normalized.shape[0], B_normalized.shape[0])
A_normalized_square = np.pad(A_normalized, ((0, n - A_normalized.shape[0]), (0, n - A_normalized.shape[1])), 'constant')
B_normalized_square = np.pad(B_normalized, ((0, n - B_normalized.shape[0]), (0, n - B_normalized.shape[1])), 'constant')
# 计算矩阵A、B相互作用的值
AB = np.dot(A_normalized_square, B_normalized_square)
# 计算原来A、B没有相互作用相比的差值增长率
AB_diff = AB - np.dot(A_normalized_square, np.transpose(B_normalized_square))
AB_diff_growth_rate = (AB - AB_diff) / AB_diff * 100
print("矩阵A归一化处理结果:\n", A_normalized)
print("矩阵B归一化处理结果:\n", B_normalized)
print("转化为相同阶数的方阵A:\n", A_normalized_square)
print("转化为相同阶数的方阵B:\n", B_normalized_square)
print("矩阵A和B相互作用的值:\n", AB)
print("原来A、B没有相互作用相比的差值增长率:\n", AB_diff_growth_rate)
```
希望这个代码示例能够解决您的问题,如有疑问欢迎继续提问。
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