本文从阐述Python实现客观赋权法的四种方式: 一. 熵权法 二. 因子分析权数法(FAM) 三. 主成分分析权数法(PCA) 四. 独立性权系数法 Python实现客观赋权法,在进行赋权前,先导入数据(列:各维属性:行:各样本),并自行进行去空值.归一化等操作. import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame(pd.read_excel('路径')) 一. 熵权法 若某个指标的信息熵越大(即离散程度越大),表明指标提供的信息量

python的赋值其实就是引用,我们用python的id函数看一下: 然而令人蛋疼的事情发生了, 为什么会给一个新的c赋值1,它与上面的a和b的id一样呢. 原来是python会认为一些小的整形会经常用到,所以它就会缓存一部分小整形,当有新的变量定义,其初始值与缓存的小整形一样时,他便会引用. 不要担心你给a或者b重新赋一个值会影响到c,当重新给a赋值时,a会有一个新的id,也就是这个a已经不是原来那个a了.请看图

摘要: 如果你学过 C 语言,那么当你初见 Python 时可能会觉得 Python 的赋值方式略有诡异:好像差不多,但又好像哪里有点不太对劲. 本文比较并解释了这种赋值逻辑上的差异.回答了为什么需要这种赋值逻辑以及如何使用这种赋值逻辑的问题. 当然,即使未学过 C 语言,也可通过本文更好地了解 Python 的赋值逻辑--这种赋值逻辑影响着 Python 的方方面面,从而可以让你更好地理解和编写 Python 程序. 第一章 引例 先来看一组似乎矛盾的代码: # 代码 1 >>> a

直接赋值:其实就是对象的引用(别名,其实就是一个人今天叫张三 明天叫张狗子的意思).这个人比较自由单身狗嘛  可以恋爱可以分手  就是一个小屌丝. 浅拷贝(copy):拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象.这个小屌丝他结婚了 这个婚姻比较忠诚不允许他找其他女人了 ,也不允许离婚,但是可以生孩子. 深拷贝(deepcopy): copy 模块的 deepcopy 方法,完全拷贝了父对象及其子对象.这个小屌丝他结婚了但是很不幸运, 这个严酷的婚姻模式不允许他找其他女人了 ,也不允许离婚,但是更不可

原文地址:https://www.v2ex.com/amp/t/443384 Python 的赋值坑 , a=b=c=1??? 今天回答了一个主题, 一不小心进入了一个坑, 耗费了好多时间终于弄懂了我想要将 a,b,c 变量同时赋值 1, 我使用了```In [192]: a = b = c = 1 In [193]: a, b, cOut[193]: (1, 1, 1)```很明显我赋值成功了,a.b.c 都是 1但是这个下赋值顺序是怎么样的首先让我们先猜测一下:第一种方式:a,b,c 同时赋

现象:先上一段代码. >>> import copy >>> a = [1,2,3,4,['a','b']] >>> b = a >>> c = copy.copy(a) >>> d = copy.deepcopy(a) >>> a.append(5) >>> print(a) [1, 2, 3, 4, ['a', 'b'], 5] >>> print(b) [1

本文参考自<Python 直接赋值.浅拷贝和深度拷贝解析> 定义 直接赋值:就是对象的引用(别名) 浅拷贝(copy):拷贝父对象,不拷贝对象内部的子对象 深拷贝(deepcopy):copy模块的deepcopy方法,完全拷贝父对象及其子对象 解释 1. b = a: 赋值引用,a和b都指向同一个对象 2. b = a.copy(): 浅拷贝,a和b都是一个独立的对象,但它们的子对象是指向统一对象(是引用) 3. b = copy.deepcopy(a): 深拷贝,a和b完全拷贝了父对象及其

初学编程的小伙伴都会对于深浅拷贝的用法有些疑问,今天我们就结合python变量存储的特性从内存的角度来谈一谈赋值和深浅拷贝~~~ 预备知识一——python的变量及其存储 在详细的了解python中赋值.copy和deepcopy之前,我们还是要花一点时间来了解一下python内存中变量的存储情况. 在高级语言中,变量是对内存及其地址的抽象.对于python而言,python的一切变量都是对象,变量的存储,采用了引用语义的方式,存储的只是一个变量的值所在的内存地址,而不是这个变量的只本身.  引

Python基于回溯法解决01背包问题实例 这篇文章主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None defbacktrack(i):   globalbestV,curW,curV,x,bestx   i

Python 直接赋值.浅拷贝和深度拷贝区别 转自https://www.runoob.com/w3cnote/python-understanding-dict-copy-shallow-or-deep.html b = a: 赋值引用,a 和 b 都指向同一个对象. b = a.copy(): 浅拷贝, a 和 b 是一个独立的对象,但他们的子对象还是指向同一对象(是引用) a = {1: [1, 2, 4]} b = a.copy() print(a, b) # 输出: {1: [1, 2

当重新学习了计算机基础课程<数据结构和算法分析>后再来看这篇自己以前写的博文,发现错误百出.python内置数据类型之所以会有这些特性,归根结底是它采用的是传递内存地址的方式,而不是传递真实值的方式.list使用的是动态顺序存储方式,每一个下标位置存储的是实际值的内存地址,而不是值的本体. 大家都知道,在python中复制一个对象有多种方法,其中常用的是赋值.浅拷贝和深拷贝,这三者之间有哪些区别和哪些坑呢? 首先,定义一下: 赋值:  a =1    b =a    a赋值给了b 浅拷贝: a

简介: 使用位移法将ip转为number型以及将number型转为ip,使用语言为python2.7 #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 def ip2num(ip):     ip = [int(x) for x in ip.split('.')]     return ip[0] << 24 | ip[1] << 16 | ip[2] << 8 | ip[3] print ip2num('10.101.101.13') #174

直接赋值:其实就是对象的引用(别名). 浅拷贝(copy):拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象. 深拷贝(deepcopy): copy 模块的 deepcopy 方法,完全拷贝了父对象及其子对象. 字典浅拷贝实例 实例 >>>a = {1: [1,2,3]} >>> b = a.copy() >>> a, b ({1: [1, 2, 3]}, {1: [1, 2, 3]}) >>> a[1].append(4) >>

在Python中,我们令一个变量等于另外一个变量时,并不是把值传递给它,而是直接把指向的地址更改了.我们想要查看一个变量在内存中的地址,可以通过id(变量) 来查看.我们通过一个小例子来看看这个有趣的过程. >>> x = 12 >>> y= 13 >>> id(x) 1865402384 >>> id(y) 1865402416 >>> x = y >>> id(x) 1865402416 >

问题描述:在数据预处理时,往往需要对描述性数据进行分类赋值或对数据进行分级赋值. 首先,会想到用for循环,依次判断赋值: for n in range(len(data1)): print(n) if data1['文化程度'][n] == '小学': data1['文化程度得分'][n] = 1 elif data1['文化程度'][n] == '初中': data1['文化程度得分'][n] = 2 elif data1['文化程度'][n] == '高中': data1['文化程度得分'

Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果.下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别. 对象赋值 直接看一段代码: will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]] wilber = will print id(will) print will print [id(ele) for ele in wil

利用Python内置函数id()找出内部地址,探讨赋值与内建地址. id()的官方解释:this is the address of the object in memory 那么 a =1 是什么意思? >>> id(1)1539072224>>> =============================== RESTART: Shell ===============================>>> id(1)1539072224 int

赋值 python跟java中的变量本质是不一样的,Python的变量实质上是一个指针(int型或str型),而java的变量是一个可操作的存储空间. a = 123b = a print(id(a))print(id(b)) print(a is b) result: 26848576 26848576 True 这里可以看到a和b的地址是一样的,a=123,实质上是将a这个对象"贴到"123上:同样,b=a,也是将b这个对象“贴到”123上,这里变量实际上是个“便利贴“. 下面用一

原文地址https://www.cnblogs.com/xueli/p/4952063.html 赋值:a = [1,2,3,["a","b"]]  b=a,那么当 a=[1,2,3,["a","b","c"],5] 时,b 也等于[1,2,3,["a","b","c"],5]  赋值实际上是对象的引用 浅拷贝:a = [1,2,3,["

想写一个冒泡法排序,没什么思路,就先写了个java的 public static void main(String[] args) { int array[] = {88,2,43,12,34,8,67,33,99}; for (int i = 0; i < array.length -1; i++){ for(int j = 0 ;j < array.length - i - 1; j++){ if(array[j] < array[j + 1]){ int temp = array[

一.熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术.社会经济等领域得到了非常广泛的应用. 熵权法的基本思路是根据各个特征和它对应的值的变异性的大小来确定客观权重. 一般来说,若某个特征的信息熵越小,表明该特征的值得变异(对整体的影响)程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到 的作用也越大,其权重也就越大.相反,某个特征的信息熵越大,表明指标值得变异(对整体的影响)程度越小,提供的信息量也越少, 在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小. 二.熵权法赋权步骤 1. 数据标准化