熵权法Python代码实现

2024-02-10 20:12
文章标签 python 代码 实现 权法

本文主要是介绍熵权法Python代码实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 前言
  • 代码
    • 数据
    • 熵权法代码
    • 结果

前言

熵权法做实证的好像很爱用,matlab的已经实现过了,但是matlab太大了早就删了,所以搞一搞python实现的,操作空间还比较大

代码

数据

import pandas as pd
data = [[100,90,100,84,90,100,100,100,100],[100,100,78.6,100,90,100,100,100,100],[75,100,85.7,100,90,100,100,100,100],[100,100,78.6,100,90,100,94.4,100,100],[100,90,100,100,100,90,100,100,80],[100,100,100,100,90,100,100,85.7,100],[100,100,78.6,100,90,100,55.6,100,100],[87.5,100,85.7,100,100,100,100,100,100],[100,100,92.9,100,80,100,100,100,100],[100,90,100,100,100,100,100,100,100],[100,100,92.9,100,90,100,100,100,100]]
data = pd.DataFrame(data)

熵权法代码

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np# 需要进行评价的特征(一般列名)
selected_features = list(data.columns.values)# 对选取的特征进行归一化
scaler = MinMaxScaler()
norm_data = scaler.fit_transform(data[selected_features]) #定义熵值法函数、熵值法计算变量的权重
def cal_weight(feature_num,sample_num,value):p= np.array([[0.0 for i in range(feature_num)] for i in range(sample_num)])                    for i in range(feature_num):value[:,i] += 1e-10 # 防止log0p[:,i]=(value[:,i])/np.sum(value[:,i],axis=0) # 计算特征值占比e=-1/np.log(sample_num)*sum(p*np.log(p))  #计算熵值g=1-e  # 计算一致性程度w=g/sum(g) #计算权重return wf_num = len(selected_features) # 指标个数
s_num = len(data.index.values) # 方案数、评价主体
w = cal_weight(f_num, s_num, norm_data)
w = pd.DataFrame(w,index=selected_features,columns=['weight']) # 计算出的权重
scores = np.dot(data,w).round(2) # 计算综合分数
result = pd.DataFrame(scores,index=data.index.values,columns=['score']).sort_values(by =['score'],ascending = False) # 对球员的分数进行排名

结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
和matlab结果差不多,可能归一化不一样有点差别。

不过这里指标都是正向的,即越大越好,负向指标、区间指标等还并未兼容,以后要是用到了再说吧。

这篇关于熵权法Python代码实现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/697968

相关文章

Python中你不知道的gzip高级用法分享

《Python中你不知道的gzip高级用法分享》在当今大数据时代,数据存储和传输成本已成为每个开发者必须考虑的问题,Python内置的gzip模块提供了一种简单高效的解决方案,下面小编就来和大家详细讲... 目录前言:为什么数据压缩如此重要1. gzip 模块基础介绍2. 基本压缩与解压缩操作2.1 压缩文

Python设置Cookie永不超时的详细指南

《Python设置Cookie永不超时的详细指南》Cookie是一种存储在用户浏览器中的小型数据片段,用于记录用户的登录状态、偏好设置等信息,下面小编就来和大家详细讲讲Python如何设置Cookie... 目录一、Cookie的作用与重要性二、Cookie过期的原因三、实现Cookie永不超时的方法(一)

MySQL中查找重复值的实现

《MySQL中查找重复值的实现》查找重复值是一项常见需求,比如在数据清理、数据分析、数据质量检查等场景下,我们常常需要找出表中某列或多列的重复值,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录技术背景实现步骤方法一:使用GROUP BY和HAVING子句方法二:仅返回重复值方法三:返回完整记录方法四:

Python内置函数之classmethod函数使用详解

《Python内置函数之classmethod函数使用详解》:本文主要介绍Python内置函数之classmethod函数使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录1. 类方法定义与基本语法2. 类方法 vs 实例方法 vs 静态方法3. 核心特性与用法(1编程客

IDEA中新建/切换Git分支的实现步骤

《IDEA中新建/切换Git分支的实现步骤》本文主要介绍了IDEA中新建/切换Git分支的实现步骤,通过菜单创建新分支并选择是否切换,创建后在Git详情或右键Checkout中切换分支,感兴趣的可以了... 前提:项目已被Git托管1、点击上方栏Git->NewBrancjsh...2、输入新的分支的

Python函数作用域示例详解

《Python函数作用域示例详解》本文介绍了Python中的LEGB作用域规则,详细解析了变量查找的四个层级,通过具体代码示例,展示了各层级的变量访问规则和特性,对python函数作用域相关知识感兴趣... 目录一、LEGB 规则二、作用域实例2.1 局部作用域(Local)2.2 闭包作用域(Enclos

Python实现对阿里云OSS对象存储的操作详解

《Python实现对阿里云OSS对象存储的操作详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现对阿里云OSS对象存储的操作相关知识,包括连接,上传,下载,列举等功能,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录一、直接使用代码二、详细使用1. 环境准备2. 初始化配置3. bucket配置创建4. 文件上传到os

关于集合与数组转换实现方法

《关于集合与数组转换实现方法》:本文主要介绍关于集合与数组转换实现方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、Arrays.asList()1.1、方法作用1.2、内部实现1.3、修改元素的影响1.4、注意事项2、list.toArray()2.1、方

使用Python实现可恢复式多线程下载器

《使用Python实现可恢复式多线程下载器》在数字时代,大文件下载已成为日常操作,本文将手把手教你用Python打造专业级下载器,实现断点续传,多线程加速,速度限制等功能,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录一、智能续传:从崩溃边缘抢救进度二、多线程加速:榨干网络带宽三、速度控制:做网络的好邻居四、终端交互

Python中注释使用方法举例详解

《Python中注释使用方法举例详解》在Python编程语言中注释是必不可少的一部分,它有助于提高代码的可读性和维护性,:本文主要介绍Python中注释使用方法的相关资料,需要的朋友可以参考下... 目录一、前言二、什么是注释?示例:三、单行注释语法:以 China编程# 开头,后面的内容为注释内容示例:示例:四