近似熵python代码

近似熵是一种用于衡量数据集的复杂度和不确定性的指标。以下是一个简单的Python代码示例，用于计算给定数据集的近似熵：

import math

def approximate_entropy(data, m, r):
    n = len(data)
    patterns = []
    
    # 构建长度为m的子序列
    for i in range(n-m+1):
        pattern = data[i:i+m]
        patterns.append(pattern)
    
    # 统计每个子序列在数据集中出现的次数
    counts = {}
    for pattern in patterns:
        if pattern in counts:
            counts[pattern] += 1
        else:
            counts[pattern] = 1
    
    # 计算近似熵
    entropy = 0
    for count in counts.values():
        probability = count / (n - m + 1)
        entropy += probability * math.log(probability)
    
    return -entropy

# 示例数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 设置参数m和r
m = 2
r = 0.5

# 计算近似熵
approx_entropy = approximate_entropy(data, m, r)
print("Approximate entropy:", approx_entropy)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和优化。