Python 熵值法计算得分 - 示例代码和解释

熵值法 ('Entropy Weight Method') 是一种常用的多指标综合评价方法，用于计算得分。下面是使用 Python 实现熵值法计算得分的示例代码：

import numpy as np

# 定义指标矩阵
matrix = np.array([
    [8, 6, 5],
    [7, 9, 6],
    [9, 8, 7],
    [6, 7, 8]
])

# 归一化处理
normalized_matrix = matrix / matrix.sum(axis=0)

# 计算指标权重
weights = -normalized_matrix * np.log2(normalized_matrix)
weights = weights.sum(axis=0) / np.log2(matrix.shape[0])

# 计算得分
scores = np.sum(normalized_matrix * weights, axis=1)

print(scores)

在上述代码中，我们首先定义了一个指标矩阵 matrix，其中每一列代表一个指标，每一行代表一个样本。然后通过归一化处理将指标矩阵转化为概率矩阵 normalized_matrix。接下来，根据熵值法的计算公式，计算指标权重 weights。最后，将概率矩阵和指标权重相乘并求和，得到每个样本的得分 scores。

运行以上代码，即可得到每个样本的得分。