Python实现熵权法
用Python语言来实现熵权法计算。
熵
当前话题为您枚举了最新的熵。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
entropyserver: JSON API 获取熵源
entropyserver，一个基于node.js的服务器，提供RESTful API以获取熵。此熵数据来源于直接连接服务器的硬件随机源。当前，系统唯一支持的硬件设备为ComScire PQ32MU，它具备高速的随机字节输出能力，速率可达32Mb/s。客户端可从该服务器拉取数据以更新其内部的随机源。
Python 实现熵权法案例
用 Python 代码讲解熵权法的实际应用。本资源仅供学习参考！
熵权TOPSIS算法详解及Python实现
熵权TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于评估多个候选方案的优劣。它结合了熵权法和TOPSIS方法，解决属性权重不确定性和属性间相互影响的问题。以下是描述熵权TOPSI
Python熵权法的具体步骤
熵权法
基于 Python 的熵权法实现与应用
熵权法是一种客观的赋权方法，它通过计算指标的信息熵来确定指标的权重。信息熵越小，指标的变异程度越大，提供的信息量越多，其权重也就越大。
1. 计算指标的标准化值
为了消除指标量纲的影响，需要对指标进行标准化处理。常用的标准化方法有：
Min-max 标准化： 将指标值缩放到 [0,1] 区间内。
湿空气参数计算工具轻松获得密度、粘度、焓、熵
输入以下三个参数：
温度（℃）
压力（MPa）
湿度（%）
点击“计算”按钮后开始计算以下参数：
密度（单位：kg/m³）
运动粘度（单位：Pa·s）
焓（单位：kJ/kg）
熵（单位：kJ/(kg·K)）
本软件计算方便，结果精确，适用于需要湿空气物性参数的多种场景，支持灵活输入，满足用户
基于VS2005的音频熵压缩相似度计算程序
VS2005编写的音频熵压缩相似度计算程序，实现了熵的相似性度量