不使用内置函数并用python计算两组数据的信息熵

我可以提供一个简单的算法：首先，遍历两组数据，统计每组数据中每个值出现的次数。然后，计算每个值出现的概率，也就是说，该值出现的次数除以总的出现次数。最后，计算每个值出现的信息熵，即概率乘以以2为底的对数。将所有信息熵相加，即可得到两组数据的信息熵。

相关问题

不使用内置函数并用python计算两组数据的信息熵的代码

代码如下：import mathdef calculate_entropy(data):
# calculate the frequency of each element in the dataset
frequency = {}
for item in data:
if item in frequency:
frequency[item] += 1
else:
frequency[item] = 1

# calculate the entropy of the dataset
entropy = 0
for key in frequency:
probability = frequency[key] / len(data)
entropy -= probability * math.log(probability, 2)

return entropy