ISM模型：用python實現可達矩陣求解和層級划分

ISM模型求解可達矩陣和元素分層，網上已有matlab代碼實現。但是由於最近碰到一個求解要素比較多的問題，四十多個要素。如果手動輸入這個矩陣的話，有一千多個數據，不清楚matlab是否有文件導入導出功能，所以照着matlab代碼嘗試寫了一段python，用pandas導入導出矩陣，比較方便，代碼如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import numpy.matlib
#用pandas導入數據
file_path='C:/Users/84430/Desktop/指標.xlsx'
sheetName='Sheet5'
df=pd.read_excel(file_path,sheet_name=sheetName)
#處理一下，轉為arrary
df.set_index('F',inplace=True)
df.index.name=None
array=np.array(df)
#轉為矩陣
A=np.matrix(array)
#生成一個單位矩陣
I=np.matlib.identity(len(A))
#計算A+I
new_matrix=A+I
old_matrix=new_matrix
m=0
step=1
while m==0:
    old_matrix=new_matrix
    new_matrix=old_matrix*new_matrix
    for i in range(len(new_matrix)):
        for j in range(len(new_matrix)):
            if new_matrix[i,j]>=1:
                new_matrix[i,j]=1
    step+=1
    print(step)
# 求解打印出可達矩陣並保存為文件
    if (old_matrix==new_matrix).all():
        m=1
        print(new_matrix,step)
        pd_matrix=pd.DataFrame(new_matrix)
        pd_matrix.to_csv('./可達矩陣和分級(45).csv')
# 元素分級
P=np.array(new_matrix)

zero=np.zeros(shape=(len(P),len(P)))
r=1
while not (P==zero).all():
    for i in range(0,len(P)):
        R=[x+1 for (x,val) in enumerate(P[i,:]) if val==1]
        A=[x+1 for (x,val) in enumerate(P[:,i]) if val==1]
        C=set(R).intersection(set(A))#返回交集
        if len(C)==len(R) and len(R)!=0 and len(A)!=0:
# 打印出分級結果
            print('第'+str(r)+'級元素為'+str(i+1))
            P[i,i]=0
    for x in range(0,len(P)):
        if P[x,x]==0:
            P[x,:]=0
            P[:,x]=0
    r+=1