Python 实现层次分析法

import csv
import numpy as np
import tensorflow as tf
#大概的思路是：
#1.首先输入每个指标下面对应的对比矩阵，每个这个矩阵是由专家比较每两个
#指标之间的相对性重要性形成的，将这个矩阵作为输入，首先计算这个矩阵是否能
#通过一致性的检验。在计算一致性时，要先求出该矩阵的特征值和特征向量。
'''c1,c2 = np.linalg.eig(C)
print (c1)
# [ 2. 1.] 
print (c2)
#[[ 0.89442719 0.70710678]
# [ 0.4472136 0.70710678]]'''
class AHP:
    def __init__(self,array):
        self.row = len(array)
        self.col = len(array[0])
    def get_tezheng(self,array):#获取特征值和特征向量
            te_val ,te_vector = np.linalg.eig(array)
            list1=list(te_val)
            print("特征值为：",te_val)
            print("特征向量为：",te_vector)
            #得到最大特征值对应的特征向量
            max_val = np.max(list1)
            index = list1.index(max_val)
            max_vector = te_vector[:,index]
            print("最大的特征值:"+str(max_val)+"   对应的特征向量为："+str(max_vector))
            return max_val,max_vector    
  &n