import operator from math import log是什么作用
时间: 2023-09-22 09:05:13 浏览: 42
这是Python语言中的两个模块导入语句,分别导入了operator模块和math模块中的log函数。
operator模块提供了一系列Python内置操作符的函数实现,例如加、减、乘、除、取模、幂等操作。通过导入该模块,可以直接使用这些操作符对数据进行操作,而不必自己编写函数实现。例如,可以使用operator.add(x, y)函数来计算x和y的和。
math模块提供了一系列数学函数,例如三角函数、指数函数、对数函数、幂函数等。其中log函数是计算自然对数的函数,即以e为底的对数。通过导入该模块,可以直接使用这些数学函数对数据进行计算,而不必自己编写函数实现。例如,可以使用math.log(x)函数来计算x的自然对数。
因此,import operator from math import log语句的作用是导入operator模块中的operator函数和math模块中的log函数,以便在代码中使用它们。
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from math import log import operator from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.pyplot as plt """ 函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵) Parameters: dataSet:数据集 Returns: shannonEnt:经验熵 Modify: 2018-03-12 """ def calcShannonEnt(dat
aSet):
numEntries = len(dataSet)
labelCounts = {}
for featVec in dataSet:
currentLabel = featVec[-1]
if currentLabel not in labelCounts.keys():
labelCounts[currentLabel] = 0
labelCounts[currentLabel] += 1
shannonEnt = 0.0
for key in labelCounts:
prob = float(labelCounts[key])/numEntries
shannonEnt -= prob * log(prob, 2)
return shannonEnt
我的第一个问题是:这段代码是用来做什么的?
1.from math import log 2.import operator 3.from matplotlib.font_manager import FontProperties 4.import matplotlib.pyplot as plt 5. 6.""" 7.函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵) 8.Parameters: 9. dataSet:数据集 10.Returns: 11. shannonEnt:经验熵 12.Modify:
我明白了,您想了解给定数据集的经验熵,这里是代码实现:
```
from math import log
import operator
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.pyplot as plt
"""
函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵)
Parameters:
dataSet:数据集
Returns:
shannonEnt:经验熵
Modify:
"""
def calcShannonEnt(dataSet):
numEntries = len(dataSet) # 样本总数
labelCounts = {} # 存储每个标签出现的次数
for featVec in dataSet:
currentLabel = featVec[-1] # 当前样本的标签
if currentLabel not in labelCounts.keys():
labelCounts[currentLabel] = 0
labelCounts[currentLabel] += 1
shannonEnt = 0.0 # 初始化经验熵
for key in labelCounts:
prob = float(labelCounts[key]) / numEntries # 计算每个标签的概率
shannonEnt -= prob * log(prob, 2) # 计算经验熵
return shannonEnt
```
以上是给定数据集的经验熵计算的实现代码。