Topsis_AVIRAL_102016049

多標準決策 (MCDM) 的 Topsis 實現

Topsis-AVIRAL-102016049 是一個 Python 包，可用作 CLI 工具來計算 TOPSIS 效能分數，並以 csv 檔案作為輸入根據分數進行排名。

什麼是TOPSIS？

透過與I交易解決方案相似度進行訂單P參考的技術(TOPSIS) 起源於 20 世紀 80 年代，是一種多標準決策方法。 TOPSIS 選擇距離理想解的最短歐氏距離和距負理想解的最大距離。

安裝

使用指令 sh pip install Topsis-AVIRAL-102016049 安裝軟體包

如何使用這個包？

• 透過 CLI 使用

  sh topsis 輸入檔權重影響輸出檔

  論點

  論點	描述
  輸入檔	輸入CSV檔案路徑
  重量	逗號分隔的數字用「」括起來
  影響	逗號分隔“+”或“-”，括在“”中
  輸出檔案	輸出 CSV 檔案路徑

  輸出：

  建立一個 ouput_file，其中包含原始資料以及兩個新欄位作為效能分數和排名。

  範例：sh topsis input_data.csv "1,1,1,2,1" "+,+,+,-,+" output_file.csv

• 在 .py 腳本中使用

  Python
  導入Topsis_AVIRAL_102016049作為 topsis

  將 pandas 導入為 pd

  資料集= pd.read_csv("data.csv") 資料= 資料集[:,1:] 權重= [1,1,1,2,1] 影響= ["+","+","+" ," -","+"] topsisscore(資料,權重,影響,output.csv)

  輸入 CSV 範例

  基金名稱	P1	P2	P3	P4	P5
  M1	0.65	0.42	4.2	60.1	16.34
  M2	0.67	0.45	6.8	69.7	19.41
  M3	0.91	0.83	6.5	62.9	17.79
  M4	0.61	0.37	3.3	44.1	12.1
  M5	0.8	0.64	5.5	55.4	15.59
  M6	0.79	0.62	5.5	56.5	15.85
  M7	0.82	0.67	5.1	53.6	15.05
  M8	0.94	0.88	5.1	44.5	12.86

  範例輸出 CSV 文件

  對於權重“1,1,1,1,1”和影響“+,-,+,-,+”

  基金名稱	P1	P2	P3	P4	P5	托普西斯評分	秩
  M1	0.65	0.42	4.2	60.1	16.34	0.53475795	3
  M2	0.67	0.45	6.8	69.7	19.41	0.64308057	1
  M3	0.91	0.83	6.5	62.9	17.79	0.50063048	6
  M4	0.61	0.37	3.3	44.1	12.1	0.50478334	5
  M5	0.8	0.64	5.5	55.4	15.59	0.53326848	4
  M6	0.79	0.62	5.5	56.5	15.85	0.5446234	2
  M7	0.82	0.67	5.1	53.6	15.05	0.48796329	7
  M8	0.94	0.88	5.1	44.5	12.86	0.4227203	8

  跑步

  

  

  

  將向使用者發送一封包含結果的電子郵件（Topsis 結果文件）