Метод электра 2

@Islam_pyth · Регистрация: 16.10.2020

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Рассматриваем все пары проектов i и j. Если по какому-либо
критерию i-ый проект лучше, чем j-ый, то соответствующий критерию вес
прибавляется к Pij (эти баллы символизируют выбор «За»), в противном
случае — к Nij (эти баллы символизируют выбор «Против»). То же самое
справедливо для j-го проекта: если j-ый проект оказывается лучше, чем iый, то соответствующий критерию вес прибавляется к Pji, в противном
случае — к Nji (обратите внимание на порядок следования индексов j и i у
P и N). Если повстречалось одинаковое для i-го и для j-го проектов
значение критерия, то оно пропускается. Затем, когда по паре i и j
рассмотрены все критерии, находятся отношения Dij = Pij/Nij и
Dji = Pji/Nji. Значения D ≤ 1 отбрасываются. Заметим, что Dji = 1/Dij (и
наоборот), таким образом, вычисления можно несколько упростить.
Помогите разобраться с темой. Внизу мой код.

Python

columns = ['Название', 'Оснащение', 'Удаленность от метро', 'Цена', 'Качество', 'Персонал', 'Интерьер']
 
data = [['Alex Fitness', 10, 10, 10, 4, 10, 15],
        ['Terrasport', 15, 5, 20, 12, 10, 10],
        ['Зебра', 5, 10, 7, 5, 4, 10],
        ['СССР', 10, 5, 10, 4, 10, 10],
        ['Планета Фитнесса', 15, 5, 20, 8, 15, 10],
        ['X-GYM', 5, 15, 3, 4, 10, 5],
        ['We GYM', 10, 5, 20, 8, 5, 15],
        ['Orange Fitness', 10, 15, 20, 8, 10, 5],
        ['DDX', 15, 10, 2, 8, 10, 10],
        ['Миллениум', 15, 10, 7, 8, 10, 10]]
 
scales = [5, 5, 5, 4, 3, 2]
 
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
df.index = range(1, 11)
df.to_csv('data.csv')
 
file = 'data.csv'
data = pd.read_csv('data.csv')
alt = data.values.tolist()
 
 
def method_electra(alt):
    result_list = set()
    P = 0
    N = 0
    for i in range(len(alt)):
        for j in range(len(alt)):
            if i == j:
                continue
            if alt[i][2] > alt[j][2]:
                P += 5
                if alt[i][3] < alt[j][3]:
                    P += 5
                    if alt[i][4] < alt[j][4]:
                        P += 5
                        if alt[i][5] > alt[j][5]:
                            P += 4
                            if alt[i][6] > alt[j][6]:
                                P += 3
                                if alt[i][7] > alt[i][7]:
                                    P += 2
                                else:
                                    N += 2
                            else:
                                N += 3
                        else:
                            N += 4
                    else:
                        N += 5                                                                                                   
                else:
                    N += 5
            else:
                N += 5
            
 
 
 
 
            # if alt[i][2] < alt[j][2]:
            #     N += 5
            #     if alt[i][3] > alt[j][3]:
            #         N += 5
            #         if alt[i][4] > alt[j][4]:
            #             N += 5
            #             if alt[i][5] < alt[j][5]:
            #                 N += 4
            #                 if alt[i][6] < alt[j][6]:
            #                     N += 3
            #                     if alt[i][7] < alt[i][7]:
            #                         N += 2
    print(P)
    print(N)

@Gdez · 27.02.2023, 06:51

Islam_pyth, Вроде так:

Python

import pandas as pd 
import numpy as np 
 
columns = ['Название', 'Оснащение', 'Удаленность от метро', 'Цена', 'Качество', 'Персонал', 'Интерьер']
 
data = [['Alex Fitness', 10, 10, 10, 4, 10, 15],
        ['Terrasport', 15, 5, 20, 12, 10, 10],
        ['Зебра', 5, 10, 7, 5, 4, 10],
        ['СССР', 10, 5, 10, 4, 10, 10],
        ['Планета Фитнесса', 15, 5, 20, 8, 15, 10],
        ['X-GYM', 5, 15, 3, 4, 10, 5],
        ['We GYM', 10, 5, 20, 8, 5, 15],
        ['Orange Fitness', 10, 15, 20, 8, 10, 5],
        ['DDX', 15, 10, 2, 8, 10, 10],
        ['Миллениум', 15, 10, 7, 8, 10, 10]]
 
scales = [5, 5, 5, 4, 3, 2]
 
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
df.index = range(1, 11)
"""
df.to_csv('data.csv')
file = 'data.csv'
data = pd.read_csv('data.csv')
"""
alt = df.iloc[:, 1:].values
alt[:, 1:3] *= -1
x = np.expand_dims(alt, axis = 0)
y = np.expand_dims(alt, axis = 1)
 
p = ((x<y)*scales).sum(2)
print(p)
n = p.T 
d = np.where((n!=0) & (p>n), p/n, 0).round(2)
print(d)

@Islam_pyth · 27.02.2023, 09:06 **[ТС]**

благодарю.

@Islam_pyth 1 / 1 / 0 Регистрация: 16.10.2020 Сообщений: 121
	27.02.2023, 09:06 [ТС]	3
	благодарю. 0

Метод электра 2

Решение