#歸一化
df_weight= (df - df.min())/(df.max() - df.min())
m,n=df_weight.shape
#第一步讀取文件，如果未標準化，則標準化
df_weight=df_weight.as_matrix(columns=None)
#將dataframe格式轉(zhuǎn)化為matrix格式
k=1/np.log(m)
yij=df_weight.sum(axis=0)
pij=df_weight/yij
#第二步，計算pij
test=pijnp.log(pij)
test=np.nan_to_num(test)
ej=-k(test.sum(axis=0))
#計算每種指標的信息熵
wi=(1-ej)/np.sum(1-ej)
#計算每種指標的權(quán)重
wi = pd.DataFrame(wi)
wi.to_csv(‘123.csv’)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的熵权法 算权重系数 python的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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