步骤：

设指标共p个，评价对象共g个，则构成评价值（得分）矩阵如下：

xj(i)表示评价对象j在指标i上的评价值，j=1,2,...,g i=1,2,...,p

指标i对应的熵值为ei的计算公式如下：

根据熵值来计算指标i的权重wi，计算公式如下:

程序：

（4个指标，3个评价对象）

import mathclass entropyMethod:def __init__(self, array):self.array = arraydef getEntropy(self):entropy_list = []for j in range(len(self.array[0])):list1 = []for i in range(len(self.array)):x1 = self.array[i][j] * math.log(self.array[i][j])list1.append(x1)entropy = (-sum(list1)) / math.log(len(self.array))entropy_list.append(entropy)return entropy_listdef getWeight(self):weight_list = []entropy_list = self.getEntropy()entropyReciprocal_list = []for entropy in entropy_list:entropyReciprocal_list.append(1/entropy)for entropy in entropy_list:weight = (1 / entropy) / sum(entropyReciprocal_list)weight_list.append(weight)return weight_list
if __name__ == '__main__':matrix = [[90,95,94,85],[86,58,72,91],[88,15,95,92],]entropy_list = entropyMethod(matrix).getEntropy()weight_list = entropyMethod(matrix).getWeight()for weight_list in weight_list:print(weight_list)

结果：

结果和熵值法基本思想一致，即离散程度越大的指标，其权重应越大。程序的举的例子中矩阵第2列（即第2个指标的离散程度最大），可以发现该指标的权重结果也越大，结果约0.358

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