信息熵 python

信息熵是用来衡量一个随机变量的不确定性或者信息量的大小的概念。在信息论中，熵被定义为该随机变量的所有可能结果的概率分布的期望。在给定一个概率分布的情况下，可以使用以下公式来计算熵：

H = - sum(p * log2(p)),

其中p表示每个结果的概率。

在Python中，可以使用下面的代码来计算给定数据列表的熵：

import math
from collections import Counter

def Entropy(DataList):
counts = len(DataList)
counter = Counter(DataList)
prob = {i:i/counts for i in counter.items()}
H = - sum([i*math.log2(i) for i in prob.items()])
return H

如果我们有一个数据列表data_list，我们可以通过调用Entropy(data_list)来计算该随机变量的熵。

相关问题

信息熵python

在Python中，计算信息熵可以使用以下代码：

import math

def entropy(data):
    # 计算数据集长度
    n = len(data)
    # 统计每个元素出现的次数
    counts = {}
    for d in data:
        if d not in counts:
            counts[d] = 0
        counts[d] += 1
    # 计算每个元素出现的概率
    probs = []
    for count in counts.values():
        probs.append(count / n)
    # 计算信息熵
    entropy = 0
    for prob in probs:
        entropy -= prob * math.log(prob, 2)
    return entropy

这个函数接受一个数据集 `data`，返回该数据集的信息熵。它首先统计每个元素出现的次数，然后计算每个元素的出现概率。最后，使用信息熵的定义，计算出信息熵并返回。

信息熵python特征提取

信息熵是一种用于衡量数据集纯度或不确定性的指标。在特征提取中，信息熵可以被用来选择具有较高信息增益的特征。根据引用所提供的资源介绍，可以通过基于信息熵和逻辑回归的特征提取分类python源码进行特征提取。这个资源提供了一个完整的代码实现，可以帮助你理解和使用信息熵进行特征提取。你可以下载并使用这个资源来学习和进阶。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [功率谱熵、奇异谱熵、能量熵、近似熵、样本熵、排列熵、模糊熵、包络熵的特征提取MATLAB程序](https://download.csdn.net/download/fengzhuqiaoqiu/86008890)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [基于信息熵和逻辑回归的特征提取分类python源码.zip](https://download.csdn.net/download/liufang_imei/88028881)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [大师兄的Python机器学习笔记:特征提取](https://blog.csdn.net/weixin_39748928/article/details/110625648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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