📚 首先,导入必要的库:```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ```📈 读取数据:```python data = pd.read_excel('xx.xlsx') ```🕒 定义时间列名:```python time_column = 'xx时间' # 时间列名 ```🗂️ 提取时间数据:```python t...
ranks = topsis(df, weights, criteria) #打印结果 print(ranks) ``` 这段代码将输出每个选项的综合评价得分和排序。 TOPSIS综合评价法是一种常用的多属性决策分析方法,可以帮助我们在给定的多个选项中确定最佳选项。以上是使用Python实现TOPSIS综合评价法的代码示例,你可以根据自己的实际需求进行修改和扩展。这种方法...
TOPSIS法是1981年由C.L.Hwang和K.Yoon这两个专家首先提出的,它可翻译为逼近理想解排序法,国内也常简称为优劣解距离法,这个是比较容易理解的,他就是来考虑我们的方案,距离最优或者最差方案的一个距离,TOPSIS法是一个非常常用的综合评价方法,能充分的利用原始数据及结果,也能精确地反映各个评价方案之间的差距。然后...
针对你的问题“python熵权法topsis代码”,我可以提供一个结合熵权法和TOPSIS法的Python代码示例。这段代码将展示如何使用熵权法确定各指标的权重,然后利用这些权重通过TOPSIS法对多个方案进行排序。 Python代码示例 python import numpy as np import pandas as pd # 假设我们有以下示例数据 data = { '指标1': [80...
根据我的搜索结果,TOPSIS—熵权法综合评价的基本原理是:TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)可翻译为逼近理想解排序法,是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。熵权法是一种客观确定指标权重的方法,可以避免主观因素的影响...
3. Python实现 接下来,我们将通过Python代码实现TOPSIS法。 3.1 实现代码 importnumpyasnpimportpandasaspd# 1. 构建决策矩阵data=np.array([[250,16,200],[300,12,300],[200,25,400]])df=pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])print("原始决策矩阵:")print(df)# 2. 标准化决策矩阵norm_df=...
总代码 1.TOPSIS法介绍 TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution),可翻译为逼近理想解排序法,国内常简称为优劣解距离法,TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。
此外,我们还利用熵 topsis 方法评估食物系统的稳定性。对于情报学期刊指标权重的计算,结合python的代码和数据我们采用熵权法,通过对数据的处理和分析,得到了期刊学术质量、期刊影响力和期刊显示度等一级指标的权重。 对于重构粮食系统的建议Re-optimizing Food System...
注意运用熵权法——TOPSIS的第一步是确定指标的属性。流程图中纵向的过程即为TOPSIS方法的流程。TOPSIS...