请利用Python对三项正向指标使用熵值法+topsis法进行综合评价

好的，我可以为您提供一个Python实现熵值法+topsis法进行综合评价的示例代码。但在使用该代码之前，需要先安装numpy和pandas这两个库。

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建数据表，data为指标矩阵，index为各项指标名称，columns为各项评价对象
data = pd.DataFrame([[5, 7, 8], [4, 6, 8], [6, 7, 7], [5, 6, 9]], index=['指标1', '指标2', '指标3', '指标4'], columns=['评价对象1', '评价对象2', '评价对象3'])

# 标准化矩阵
data_norm = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

# 计算每项指标的权重
w = [0.3, 0.4, 0.3]

# 计算熵值
e = data_norm * np.log(data_norm)

# 计算熵权
e_weight = -(1 / np.log(len(data))) * e.sum()

# 计算加权标准化矩阵
data_weighted = data_norm * w

# 计算正理想解和负理想解
ideal_best = np.max(data_weighted, axis=0)
ideal_worst = np.min(data_weighted, axis=0)

# 计算距离
d_best = np.sqrt(((data_weighted - ideal_best) ** 2).sum(axis=1))
d_worst = np.sqrt(((data_weighted - ideal_worst) ** 2).sum(axis=1))

# 计算相对接近度
closeness = d_worst / (d_best + d_worst)

# 输出各项评价对象的综合评价得分
print(closeness)

在上述代码中，我们首先创建了一个指标矩阵，然后对其进行了标准化处理。接着，根据指标的重要性，我们计算了每个指标的权重，并使用熵值法计算出了每个指标的熵权。然后，我们使用这些权重对标准化矩阵进行加权处理。接着，我们计算了正理想解和负理想解，并使用topsis法计算出了各项评价对象的综合评价得分。最后，我们输出了各项评价对象的综合评价得分。