Python实现熵值法

函数功能

熵值法计算各项目综合得分

函数调用

The_Entropy_method.get_weights(data, name_list=None)

输入参数

data：二维数组，指标数据
name_list：指标正负向，1-代表正向，0-代表负向，默认是None，全为正向。

输出

ws：所有指标权重，一维数组
score：所有项目综合得分，一维数组
index：所有项目的名次，一维数组

代码实现

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np# 数据标准化
def get_stand(data, name_list):scaler = MinMaxScaler()if name_list == None:x_sta = scaler.fit_transform(data) + 1e-10else:index_1 = [i for i, w in enumerate(name_list) if w == 1]# print(index_1)index_0 = [i for i, w in enumerate(name_list) if w == 0]# print(index_0)x_1 = data[:, index_1]x_sta1 = scaler.fit_transform(x_1) + 1e-10g = data[:, index_0]x_sta2 = (g.max(axis=0) - g) / (g.max(axis=0) - g.min(axis=0)) + 1e-10x_sta = np.hstack((x_sta1, x_sta2))return x_stadef get_weights(data, name_list=None):"""输入数据data，标准化后采用熵值法计算权重，综合得分以及排序位置"""data = np.array(data)x_sta = get_stand(data, name_list)# 计算指标值占比w = x_sta/sum(x_sta)# 计算熵值k = 1/np.log(x_sta.shape[0])e = -k*(w*np.log(w)).sum(axis=0)print(e)d = 1 - ews = d/sum(d)print(ws)score = np.matmul(np.array(data), ws)print(score)index = sorted(score, reverse=True)print(index)# 输出名次结果sor = [index.index(score[l]) + 1 for l in range(len(index))]print(sor)results = {}results['weights'] = str(list(ws))results['score'] = str(list(score))results['pos'] = str(sor)print(results)return str(results)if __name__ == '__main__':data = pd.read_excel('./data/1234.xlsx', header=None)df = np.array(data)# print(df)get_weights(df)

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