python求近似熵

近似熵是一种用于衡量时间序列数据的复杂性和不规则性的指标。下面是一个用Python计算近似熵的例子：

from pathos.multiprocessing import ThreadPool as Pool
import numpy as np

def ApEn2(s: list | np.ndarray, r: float, m: int = 2):
    s = np.squeeze(s)
    th = r * np.std(s)  # 容限阈值

    def phi(m):
        n = len(s)
        x = s[np.arange(n - m + 1).reshape(-1, 1) + np.arange(m)]
        ci = lambda xi: ((np.abs(x - xi).max(1) <= th).sum()) / (n - m + 1)  # 构建一个匿名函数
        c = Pool().map(ci, x)  # 所传递的参数格式: 函数名,函数参数
        return np.sum(np.log(c)) / (n - m + 1)

    return phi(m)

这个例子中，我们使用了`numpy`库来处理数据，并使用了`pathos.multiprocessing.ThreadPool`来实现多线程计算。函数`ApEn2`接受三个参数：时间序列数据`s`，容限阈值`r`和子序列长度`m`。它首先对数据进行处理，然后通过多线程计算每个子序列的近似熵，并返回最终的近似熵值。