2401_83372039的博客

本文介绍了模糊综合评价方法的Python实现。首先简述了模糊综合评价的基本原理，即通过隶属度函数量化模糊概念并加权评估。文章重点展示了代码实现过程：1)读取评价矩阵数据；2)进行多级矩阵运算，计算各级评价结果；3)使用Matplotlib和Seaborn库可视化评价结果，包括各级指标条形图和最终综合评价图。代码实现了从数据读取、矩阵运算到结果可视化的完整流程，为模糊评价方法的应用提供了可操作的Python实现方案。文中还提供了相关学习资源的参考链接。

本文分享了如何用Python实现数学建模中的层次分析法(AHP)。主要步骤包括：1)导入numpy库进行矩阵运算；2)读取判断矩阵并计算矩阵维度；3)使用算数平均法和特征值法分别计算权重；4)进行一致性检验(CR<0.1)。文章提供了完整的Python代码实现，特别强调了特征值法中处理虚数的方法，并建议两种权重计算方法求均值。相较于B站MATLAB教程，本文为Python用户提供了替代方案，方便计算机背景的学习者使用。代码已包含矩阵标准化、特征值计算、权重归一化等关键步骤。