Python实现模糊综合评价模型
介绍使用Python实现模糊综合评价模型的方法，并提供代码示例。
import numpy as np
# 定义指标权重向量
weights = np.array([0.2, 0.3, 0.5])
# 定义评价矩阵
matrix = np.array([
[0.8, 0.7, 0.6],
[0.7, 0.8, 0.5],
[0.9, 0.6, 0.7]
])
# 计算模糊综合评价结果
result = np.dot(weights, matrix)
# 打印结果
print("模糊综合评价结果：", result)
这段代码首先定义了指标权重向量和评价矩阵，然后使用 numpy 库中的 dot 函数计算模糊综合评价结果。最后，打印出结果。
注意： 这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行调整。
文件大小：1.92KB
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