EntropyHub有哪些可以计算哪些熵？请给我所有计算熵的相应代码

`EntropyHub`是一个包含多种熵计算功能的Python库，主要用于信息论和复杂系统的分析。它支持多种类型的熵，包括但不限于：

1. **Shannon熵** (香农熵)
2. **Kolmogorov-Sinai熵** (KS熵)
3. **Permutation熵** (排列熵)
4. **Sample Entropy** (样本熵)
5. **Fuzzy Entropy** (模糊熵)
6. **Approximate Entropy** (近似熵)
7. **Mutual Information** (互信息)
8. **Joint Mutual Information** (联合互信息)
9. **Correlation Coefficient Entropy** (相关系数熵)

下面是一些`EntropyHub`计算不同熵的简单示例代码：

**1. Shannon熵（仅适用于连续分布）:**

from entropy_hub import ShannonEntropy
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)  # 假设这是一个正态分布的数据集
se = ShannonEntropy()
shannon_entropy = se.compute(data)

**2. Permutation熵:**

from entropy_hub import PermutationEntropy
sequence = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
pe = PermutationEntropy()
permutation_entropy = pe.compute_perplexity(sequence, method='permutation', m=3, tau=1)

**3. Sample Entropy:**

from entropy_hub import SampleEntropy
sample_entropy = SampleEntropy().compute([1, 2, 3, 4, 5, ...])  # 传递一个序列

请注意，上述代码示例中省略了导入库部分以及实际数据的生成。在使用之前，请确保你已经安装了`EntropyHub`。

你可以查阅`EntropyHub`的官方文档或GitHub页面，获取完整的函数列表和详细的使用方法。