Dematel(Decision-making Trial and Evaluation Laboratory,决策实验室法)，其是一种运用图论和矩阵工具解释问题的系统分析方法。其通过系统中各要素之间的逻辑关系和直接影响矩阵，可以计算出每个要素对其它要素的影响度以及被影响度，从而计算出每个要素的原因度与中心度，作为构造模型的依据，从而确定要素间的因果关系和每个要素在系统中的地位。比如下图中，A对B
DEMATEL-ISM模型的Python实现——方法介绍以及代码复现前言DEMATEL-ISM分析方法方法简介步骤明确系统要素确定直接影响矩阵规范影响矩阵计算综合影响矩阵计算各个要素的影响度、被影响度、中心度和原因度绘制因果图确定整体影响矩阵确定可达矩阵划分层级绘制因素之间的递阶层次结构实例与代码DEMATEL-ISM计算原因-结果图节点度图ISM图后记 前言本文源于笔者的《系统工程》课程的小组
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2024-04-22 23:20:14
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# Python 风险评估与 DEMATEL 方法
## 引言
在项目管理和风险评估过程中，准确识别和评估潜在风险是至关重要的。风险评估方法有很多种，其中 DEMATEL（决策试图法）是一个非常有效的工具，可以帮助团队可视化风险间的因果关系。这篇文章将介绍 DEMATEL 方法的概念，并提供一个 Python 示例来进行风险评估。此外，我们还会通过甘特图和序列图进一步解释如何管理和评估这些风险
一、初识 Python1、Python 概述1.1 Python 的创始人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989 年的圣诞节期间，Guido 开始写能够解释 Python 语言语法的解释器。Python 这个名字，来自 Guido 所挚爱的电视剧 Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做 Python 的语言，能符合他的理想：创造一种 C
1.1 图的表示 1.2 图的特性 子图Subgraph 连通分量Connected Component 接通图Connected Graph 最短路径Shortest Path 图直径Diameter 1.3 图中心性. Centrality 特征向量中心性Eigenvector Centrality
IBM SPSS Modeler 实验3、Kohonen聚类分析实验Kohonen 聚类分析实验的步骤也比较简单。（1） 前四步同 K-Means 聚类分析完全相同，即完成数据的导入、生成类型节点等步骤。（2） &nbs
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2024-04-28 16:04:01
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不知不觉中，Python 已经在短短几年内一跃成为最热门的编程语言之一，尤其是在数据科学、人工智能和机器学习领域。这除了因为Python相对简单易学，可读性高之外，也有很大一部分原因是因为Python有着良好的开源生态从而产生了许多强大的第三方库，这些库可供直接调用，为开发人员的工作提供了极大的便利。风控领域亦是如此，以最常用、最经典的信用风险评分卡模型为例，第三方的库就有谢士晨博士开发的Scor
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2024-01-17 19:58:26
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在用到稀疏编码时，难免会提到以下概念：（1）LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operatior): 最小绝对收缩选择算子。这个名词听名字比较唬人，很高大上的样子，其实本质很简单，就是给一个解向量增加一个L1范数约束，使解向量的元素尽可能稀疏（0元素越多越好）。L1范数就是一个向量的各元素的绝对值之和。（2）近端梯度下降（Proximal G
决策表法测试感想将课本决策表法的例题做了一遍，发现决策表法确实测试严格，但是工作量也太大。在做题的过程中发现主要有这些问题需要注意：识别条件桩，需要分析问题本身，从适当的角度对输入进行划分。比如在题中，可能很容易注意到月份的划分里面2月分闰年与非闰年，但是将12月从31天的月份中剥离就不容易注意。识别动作桩，需要对动作理解，能够在适当的层次表述动作。在这个题目中，层次太高就不能将动作进行合适的分解
本章知识要点相似对角形：特征值和特征向量、矩阵的相似和对角化；λ矩阵：λ矩阵的概念、标准形、λ矩阵的Smith标准形、不变因子和行列式因子、初等因子；Jordan标准形：矩阵相似的条件、矩阵的Jordan标准形、Jordan标准形的应用；化零多项式：Hamilton-Cayley定理、最小多项式；内积空间：欧式空间、欧式空间的度量、正交基、同构、正交补；酉空间和酉矩阵：酉空间、酉矩阵；酉相似标准形
利用python进行数据分析第十四章项目实战一及其代码解析前言下载问题项目一：从Bitly获取1.USA.gov数据 前言本系列是我通过利用python进行数据分析第二版的纸质书的学习加上自己的思考而进行的实战项目。在看的过程当中一些代码，函数的使用产生了一些疑惑，所以会加上自己的理解，当然原参考一些文章，不过没有找到比较详细地有具体代码解析的文章，大多文章的内容与书中无二。这里挂一个知乎上的链
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2024-08-26 11:10:23
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用几行python代码测试机器性能我想直观的测试对比不同机器的性能，因为我不懂什么硬件，不懂什么双精度浮点数，不懂什么tflops，不懂什么CPU或者GPU的算力，我就是想使用代码对比测试不同机器的运算性能。据我了解，我只知道 linpack测试，本质是高斯消元法求解方程组,但是我想用python代码，还要直观绘制图像，于是有了本文。 我需要这样的一个项目：能够稳定、准确、适当地测试出机器算力的p
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2024-02-25 07:33:19
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一．计算机组成计算机组成：硬件系统和软件系统。硬件系统包括：中央处理器，存储器，输出设备，输入设备软件系统包括系统软件和应用软件。存储器包括内存储器（存储cpu处理数据），外存储器（硬盘和U盘）。Python介绍编程语言Python语言优点： (1)简单易学;(2)免费，开源；(3) 应用范围较广，主要用于web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，机器学习；3.解释器的作用1.python解释器的作用
# 使用Python分析房价的代码
在当今数据驱动的时代，房价分析变得越来越重要。借助Python这一强大的编程语言，我们可以轻松地对房地产市场进行深入分析了。本文将介绍如何使用Python进行房价分析，同时提供代码示例，帮助读者更好地理解相关概念。
## 数据收集
在分析房价之前，我们需要收集相关数据。多数情况下，房价数据可以来自在线房地产网站、API或开源数据集。例如，Kaggle上提供
原创
2024-09-24 05:43:44
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图的基本概念中心度：用来衡量图中节点的重要性。中心度的基本假设是：如果其他重要的节点也连接到该节点，则认为该节点是重要的。常见的中心度度量包括度数中心度、特征向量中心度、间隔性中心度和接近性中心度。邻域：一个节点的邻域一般是指与该节点相近的其他节点的集合（距离为1）。一个节点的k阶邻域内的所有节点与该节点之间的最短路径距离都不大于k。社群：指一组内部连接紧密但外部连接却不太密集的节点。即这一组节点
迪米特法则的定义迪米特法则（Law of Demeter，LoD）又叫作最少知识原则（Least Knowledge Principle，LKP)，产生于 1987 年美国东北大学（Northeastern University）的一个名为迪米特（Demeter）的研究项目，由伊恩·荷兰（Ian Holland）提出，被 UML 创始者之一的布奇（Booch）普及，后来又因为在经典著作《程序员修炼
1.statsmodel回归分析import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
nsample = 20
x = np.linspace(0, 10, nsample)
x #一元线性回归
X = sm.add_constant(x)
X#β0,β1分别设置成2,5
bet
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2023-09-28 19:43:53
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前言 我们已经学习了QL的基础语法，已经可以对问题进行简单的查询了。但对于某一种特定的语言，以我们现在的基础还是不能对其项目代码进行清晰描述。 比如，我们想要获取python编写的flaskweb应用中可能存在SSTI漏洞的点 from flask import Flask from flask i
原创
2022-09-23 15:49:39
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房价数据分析数据简单清洗data.csv数据显示# 导入模块
import pandas as pd # 导入数据统计模块
import matplotlib # 导入图表模块
import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图模块
# 避免中文乱码
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置
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2023-09-16 12:18:54
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很多粉丝问我有没有试题之类的，当然有啊，昨天加班加点整理了一部分试题，都是重磅，话不多说，直接上，粉丝的要求，小编绝对满足。Python基础文件操作1.有一个jsonline格式的文件file.txt大小约为10Kdef get_lines():
with open('file.txt','rb') as f:
return f.readlines()
if __name__ == '__main
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2023-12-04 19:01:20
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