TOPSIS法 python

TOPSIS法是一种用于综合评价的方法，可以利用原始数据信息准确地反映各评价方案之间的差距。它由C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出，也被称为逼近理想解排序法或优劣解距离法。

在使用TOPSIS法进行评价时，基本的过程包括以下几个步骤：
1. 将原始数据矩阵进行统一指标类型处理，通常是进行正向化处理，以确保各指标的方向一致。
2. 对正向化后的矩阵进行标准化处理，以消除各指标量纲的影响。
3. 找到最优方案和最劣方案，即在有限方案中找到最好和最差的方案。
4. 分别计算每个评价对象与最优方案和最劣方案之间的距离，以确定每个评价对象与最优方案的相对接近程度。
5. 根据计算结果，对评价对象进行排序，以确定其优劣程度。

对于使用Python实现TOPSIS法，可以使用NumPy等科学计算库进行矩阵运算和数学计算。具体实现涉及到数据处理、标准化、距离计算等步骤，可以根据实际需求选择合适的方法和函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python实现topsis法](https://blog.csdn.net/weixin_52300428/article/details/126309794)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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