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"
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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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
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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
# 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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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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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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# 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
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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1评论
# 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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1 内容介绍TOPSIS法用于研究评价对象与‘理想解’的距离情况，结合‘理想解’（正理想解和负理想解），计算得到最终接近程度C值。熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。通俗地讲，熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新数据newdata（数据成熵权法计算得到的权重）
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2023-12-07 19:40:00
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## 熵权Topsis法概述
在多属性决策分析中，熵权法和TOPSIS法经常被一起使用，以帮助决策者在多个选择中做出最佳决策。熵权法用于确定各个评价指标的权重，而TOPSIS法则用于根据这些权重对各个选项进行评分。
### 熵权法
熵权法基于信息熵的概念，利用指标的数据分布特征来计算权重。信息熵越大，表示该指标的数据分散程度越高，其权重越小；反之，熵越小，权重越大。
### TOPSIS法
最近需要用一下TOPSIS算法，所以学了一下，然后网上搜了一下python代码，但是download下来的代码感觉有一些问题，所以自己基于download下来的代码修改了一下，并且测试了一下。本文主要是介绍下修改的python TOPSIS代码，至于算法的介绍，给个链接，大家自己花个半小时看下即可，非常容易理解一、TOPSIS算法介绍TOPSIS算法介绍，这是网上的一篇博文，写的非常得清晰易懂，而
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2024-03-05 15:03:14
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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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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
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TOPSIS法是一种组内综合评价方法，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。 ①基本过程为归一化后的原始数据矩阵； ②采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案；然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离； ③获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，依次最为评价优劣的依据。 优点：该方法对数据分布及样本含量没有严格限制，数据计算简单易行。原始数据： 共有n个待
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2023-11-02 12:42:35
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