一、PO模式是什么？
1.1、页面对象模型(PO)是一种设计模式，用来管理维护一组web元素的对象库
2.2、在PO下，应用程序的每一个页面都有一个对应的page class
1.3、每一个page class维护着该web页的元素集和操作这些元素的方法
1.4、page class中的方法命名最好根据对应的业务场景进行，例如登录，
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2024-04-10 09:04:19
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# TOPSIS综合评价模型在Python中的应用
## 引言
在多属性决策分析中，TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种流行的方法。它通过测量决策方案与理想解和负理想解的距离来进行评价，以此帮助决策者选择最佳方案。本文将介绍Topsis模型的基本原理，并提供一个Python代码示例进行
# 熵权TOPSIS模型：理论与Python实现
在现代决策分析中，熵权TOPSIS模型作为一种有效的多属性决策方法，受到广泛关注。它结合了熵权法和TOPSIS方法，用于评估决策方案的相对优劣。本文章将介绍熵权TOPSIS模型的基本原理，并提供相应的Python代码示例，帮助你理解其实现过程。
## 1. 理论基础
### 1.1 熵权法
熵权法主要通过计算各指标的信息熵，以确定每个指标的
原创
2024-10-24 06:20:56
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目录1.TOPSIS法介绍2. 计算步骤（1）数据标准化（2）得到加权后的矩阵（3）确定正理想解和负理想解 （4）计算各方案到正（负）理想解的距离（5）计算综合评价值3.实例研究 3.1 导入相关库3.2 读取数据3.3 读取行数和列数3.4 数据标准化3.5 得到信息熵 3.6 计算权重3.7 计算权重后的数据3.8 得到最大值最小值距离3.9 计算评分
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2023-09-29 20:08:57
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一、os.walk()
函数声明：os.walk(top,topdown=True,οnerrοr=None)
(1)参数top表示需要遍历的顶级目录的路径。
(2)参数topdown的默认值是“True”表示首先返回顶级目录下的文件，然后再遍历子目录中的文件。当topdown的值为"False"时，表示先遍历子目录中的文件，然后再返回顶级目录下的文件。
(3)参数onerror默认值为"
目录 前言一、TOPSIS法（优劣解距离法）1.模型原理2.建模步骤二、模型实现第一步：将原始矩阵正向化第二步：正向化矩阵标准化第三步：计算得分并归一化四、TOPSIS模型的总结与扩展总结扩展五、熵权法1.信息熵的定义2.计算步骤六、熵权法模型总结与扩展总结扩展七、参考代码 前言本文大部分是对于数学建模清风老师的课程学习总结归纳而来，我的理解可能有错误，大家发现错误可以在评论区批评指正，课程地
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2023-10-06 19:03:10
677阅读
Topsis方法针对多项指标、多个方案的分析方法：即根据已存在的数据判断各个方案的优劣。TOPSIS方法首先确定各个指标的最优理想解和最劣理想解，最优对应各个属性值都达到各方案中最好的值，最劣对应各个属性值达到各方案中最坏的值。再计算各个方案到最优最劣的加权欧式距离，得到各方案接近程度作为评判标准。TOPSIS方法衡量标准例如：班上有50位同学，每个同学都有绩点、比赛加分、德育分，根据这些条件确定
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2023-12-18 18:34:51
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TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution） 可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法 TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。实现代码共五个m文件(1)主程序 topsis.m%% 第一步：把数据复制到工作区，并将这个
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2024-10-14 10:21:57
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## Python中的熵权TOPSIS算法
在实际的数据分析和决策中，TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）算法是一种常用的多属性决策方法。它通过比较各个备选方案与“最优解”和“最劣解”的接近程度，从而确定最佳的方案。
在TOPSIS算法中，熵权法是常用的权重确定方法之一。熵权法可以通过计算各
原创
2024-06-30 06:21:56
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Topsis优劣解距离法topsis的全称是“逼近于理想之的排序方法”是Hwang和Poon于1981年提出的一种适用于根据多项指标，对多个方案进行比较选择的分析方法，这种方法的中心思想在于首先确定各项指标的正理想值和负理想值，所谓正理想值是设想的最好值(方案)，它的各个属性值都到达各候选方案中最好的值，而负理想值则相反，然后求出各个方案与理想值，负理想值之间的加权欧氏距离，由此得出个方案与最优方
对暑假建模训练题给出了基于熵权法的topsis法的python代码实现：import numpy as np
import xlrd
import pandas as pd
def read(file):
wb = xlrd.open_workbook(filename=file) #打开文件
sheet = wb.sheet_by_index(0) #通过索引获取表格
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2023-07-28 20:30:18
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学习内容：基于熵权法对TOPSIS模型的修正学习时间：2020.12.10学习产出：TOPSIS需要准确，还需要分别乘以各指标对应的权重，我们可以使用层次分析法来获取指标的权重，但是层次分析法太过于主观，所以这里我想介绍一下新学的方法——熵权法，来对TOPSIS进行一个权重的附加。1.熵权法的计算步骤 ①判断输入的矩阵是否存在负数，如果有则重新标准化区间②计算第j项指标下第i个样本所占的比重，并将
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2024-02-04 07:05:39
222阅读
python实现综合评价模型TOPSIS
原创
2022-12-04 05:08:30
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文章目录（1）、题目（2）、读取Excel表中的数据（3）、将不同的指标转换为极大型指标（4）、正向化矩阵标准化（5）、计算得分并归一化（6）、主函数（7）、完整代码部分（8）、计算结果 关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应用：Python数据分析在数学建模中的应用汇总（持续更新中！） （1）、题目 题目：评价下表中20条河流的水质情况。 注：含氧量越高越好（极大型指标），PH值越接
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2023-08-24 12:29:25
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# TOPSIS 方法详解及 Python 实现
## 引言
在多属性决策分析中，如何在多种选择中找到最优解是一项重要的挑战。TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种广泛应用于解决这一问题的多属性决策优化方法。本文将详细介绍TOPSIS方法的原理，并结合Python代码实现，帮助读者更好地
原创
2024-09-17 04:58:25
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## 用熵权TOPSIS Python代码实现多属性决策
### 导言
在现实生活中，我们常常需要进行多属性决策，比如选择一款产品、评估一个项目或者选取一个最佳方案。熵权TOPSIS方法是一种常用的多属性决策方法，它结合了熵权法和TOPSIS方法，能够有效地帮助我们做出合理的决策。本文将介绍如何使用Python代码实现熵权TOPSIS方法，并通过一个示例来演示其应用。
### 熵权TOPSIS
原创
2024-03-06 03:30:47
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### Topsis模型在Python中的实现
#### 1. Topsis模型流程
Topsis（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）模型是一种多属性决策方法，用于评估多个候选方案的综合指标。在Python中，我们可以使用`numpy`库进行数值计算，以及`pandas`库进行数据处理和分析，来实现To
原创
2023-09-12 07:23:38
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import os
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
"""
熵值法是根据指标所含信息有序程度的差异性来确定指标权重的客观赋权方法'
熵用于度量不确定性,仅依赖于数据本身的离散程度;
指标的离散程度越大则熵值越大,
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2023-08-28 20:46:18
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文章目录TOPSIS法(优劣解距离法)介绍及 python3 实现1 简述2 TOPSIS过程2.1 指标属性同向化，一般选择指标正向化2.1.1 极小型指标：期望指标值越小越好（如患病率、死亡率等）2.1.2 中间型指标：期望指标值既不要太大也不要太小，适当取中间值最好（如水质量评估 PH 值）2.1.3 区间型指标：期望指标的取值最好落在某一个确定的区间最好（如体温）2.2 构造归一化初始矩
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2023-12-26 18:59:21
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TOPSIS法（优劣解距离法）\1. 构造计算评分的公式：(x-min)/(max-min)\2. 统一指标类型 转化为极大型 指标正向化极小型指标转换公式：max-x中间型指标区间型指标：\3. 正向化矩阵标准化\4. 计算得分并归一化：x-min/(max-x)+(x-min)\5. 带权重的TOPSIS
\6. 熵权法
代码：
%% 第一步：把数据复制到工作区，并将这个矩阵命名为X
% （1
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2024-05-16 15:05:43
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