用python写排列熵算法
时间: 2024-09-10 17:02:28 浏览: 28
排列熵(Permutation Entropy),也称为序列为复杂性的度量,主要用于评估时间序列数据的无序程度。在Python中,可以使用`scipy`库中的`entropy`函数来计算排列熵。以下是一个简单的步骤:
首先,确保已安装了`scipy`库,如果没有安装,可以通过pip安装:
```bash
pip install scipy
```
然后,你可以编写如下的Python代码来计算排列熵:
```python
from collections import Counter
import numpy as np
from scipy.stats import entropy
def permutation_entropy(time_series, order=3):
"""
计算排列熵
:param time_series: 输入的时间序列
:param order: 排列熵的阶数,默认为3
:return: 排列熵值
"""
# 将时间序列转换为整数列表
flat_list = [int(i) for i in time_series.flatten()]
# 按顺序收集每个长度为order的子序列及其频率
freqs = Counter(flat_list[i:i+order] for i in range(len(flat_list)-order+1))
# 转换为概率分布
prob_dist = {key: count / len(freqs) for key, count in freqs.items()}
# 计算Shannon熵
return entropy(prob_dist.values(), base=np.e)
# 示例用法
time_series_example = np.random.rand(100) # 生成一个随机时间序列
pe = permutation_entropy(time_series_example)
print("排列熵:", pe)