我需要一段最大互信息数的代码

以下是计算最大互信息的代码：

import collections

def calc_MI(X,Y,bins):
    c_XY = numpy.histogram2d(X,Y,bins)[0]
    c_X = numpy.histogram(X,bins)[0]
    c_Y = numpy.histogram(Y,bins)[0]

    H_X = shan_entropy(c_X)
    H_Y = shan_entropy(c_Y)
    H_XY = shan_entropy(c_XY)

    MI = H_X + H_Y - H_XY
    return MI

def shan_entropy(c):
    c_normalized = c / float(numpy.sum(c))
    c_normalized = c_normalized[np.nonzero(c_normalized)]
    H = -sum(c_normalized*ln(c_normalized))  
    return H

def ln(x):
    return numpy.log(x) if x > 0 else 0

# 使用示例：
X = numpy.random.randint(0, 2, 100)
Y = numpy.random.randint(0, 2, 100)
MI = calc_MI(X, Y, 2)
print('最大互信息：', MI)

这个代码使用 Python 实现，可以计算 X 和 Y 两个向量的最大互信息。具体地，代码将 X 和 Y 的值分成若干个区间（bin），并使用 `numpy.histogram2d()` 函数计算这些区间中 X 和 Y 同时出现的次数。接着，使用 `shan_entropy()` 函数计算 X、Y 和 X 与 Y 的熵，最后使用这些熵值计算最大互信息。