标准差越大，说明波动越大，即各方案之间的取值差距越大，权重会越高；
指标之间的冲突性，用相关系数进行表示，若两个指标之间具有较强的正相关，说明其冲突性越小，权重会越低。...在用 Python 复现 CRITIC 权重法时，需要计算变异系数，以标准差的形式来表现，如下所示：
Sj表示第 j 个指标的标准差，在 CRITIC 权重法中使用标准差来表示各指标的内取值的差异波动情况...数据如下：
二、详解计算均值和标准差
初始化一个简单的矩阵：
a = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
a
分别计算整体的均值...、每一列的均值和每一行的均值：
print("整体的均值：", np.mean(a)) # 整体的均值
print("每一列的均值：", np.mean(a, axis=0))...# 每一列的均值
print("每一行的均值：", np.mean(a, axis=1)) # 每一行的均值
分别计算整体的标准差、每一列的标准差和每一行的标准差：
print("整体的方差
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