根据https://www.spsspro.com/help/ewm/?utm_source=baidu-ss 提出的熵权法，写出py代码，无法复现spsspro现在解出的数据，import pandas as pd import numpy as np

读取 Excel 文件

file_path = 'D:\建模\归一化1.xlsx' data = pd.read_excel(file_path)

提取数据列

columns = ['max', 'sum', '供货次数', '率', '平均距离'] data = data[columns]

对数据进行归一化处理

def normalize(df): min_val = df.min() max_val = df.max() return (df - min_val) / (max_val - min_val)

归一化后的数据

normalized_data = data.apply(normalize)

计算熵值

def calculate_entropy(column): n = len(column) p = column / column.sum()

避免对数计算零值，添加一个非常小的值

entropy = -np.sum(p * np.log(p + 1e-10))
k = 1 / np.log(n)
return k * entropy

计算每个指标的熵值

entropy_values = normalized_data.apply(calculate_entropy)

计算熵值冗余度

redundancy = 1 - entropy_values

计算权重

weights = redundancy / redundancy.sum()

将权重转换为百分比形式

weights_percentage = weights * 100

计算综合得分

def calculate_scores(normalized_data, weights): return (normalized_data * weights).sum(axis=1)

scores = calculate_scores(normalized_data, weights)

输出结果

print("归一化后的数据：") print(normalized_data) print("\n熵值：") print(entropy_values) print("\n熵值冗余度：") print(redundancy) print("\n指标权重（百分比）：") print(weights_percentage) print("\n综合得分：") print(scores) ，这是我的求值指标权重（百分比）： max 48.685018 sum 40.940942 供货次数 8.986705 率 1.211559 平均距离 0.175777， 以下是平台给出的求值，权重(%) 45.032 42.192 11.347 1.017 0.413，这是为什么，需要解答