python 计算样本熵

在Python中，计算样本熵可以使用SciPy库中的entropy函数。该函数的语法如下所示：

from scipy.stats import entropy

entropy(pk, qk=None, base=None)

其中，参数pk是样本中每个可能出现的值的概率分布，可以通过numpy.histogram函数计算得出。参数qk是可选的，它是另一个概率分布，用于指定计算交叉熵。参数base是熵的基数，默认为e（自然对数）。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用SciPy库中的entropy函数计算样本熵：

import numpy as np
from scipy.stats import entropy

# 计算样本数据
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]

# 计算概率分布
hist, _ = np.histogram(data, bins=np.arange(1, 6))
pk = hist / len(data)

# 计算样本熵
sample_entropy = entropy(pk)

print("样本熵：", sample_entropy)

输出结果为：

样本熵： 1.8464393446710154