2.自学python第三方库EntropyHub，1） 介绍PermEn()函数的主要功能，输入参数含义？输出参数的含义；2） 如何调用PermEn()函数，在给定算法输入参数“重构维数m=3和延迟时间l=1”条件下计算TimeSeries的排列熵值？写出python脚本程序

EntropyHub是一个Python库，它提供了一些用于处理信息熵和复杂性的工具，包括 PermEn 函数。PermEn 主要是计算基于序列表现的熵，常用于时间序列分析中，用于测量系统的无序程度。

1. `PermEn()`函数的主要功能：
- 输入参数:
- `time_series`：这是一个一维数组或时间序列数据，表示原始数据序列。
- `m`：重构维数（也称为窗口大小），通常是一个正整数，代表用于生成排列的概率矩阵的小窗口长度。
- `l`：延迟时间（滑动步长），决定了从原始数据中抽取模式的频率，通常是 m 的一部分。
- `base`（可选）：基数，默认为2，用于计算概率分布的熵。
- 输出参数：
- 返回的是一个浮点数，表示排列熵值。这个值越高，说明时间序列的结构越复杂，不确定性越大。

2. 调用`PermEn()`函数的Python脚本示例：

from EntropyHub.permutation_entropy import perm_entropy

# 假设我们有一个名为 ts 的 TimeSeries 数据
ts = [your_time_series_data]  # 替换为实际的时间序列数据

# 给定重构维数 m 和延迟时间 l
m = 3
l = 1

# 计算排列熵值
perm_en_value = perm_entropy(ts, m=m, l=l)

print(f"排列熵值 (PermEn) with m={m} and l={l}: {perm_en_value}")

请替换 `your_time_series_data` 为实际的时间序列数据。记得导入所需的模块，并根据需要调整 `m` 和 `l` 参数。如果你需要更多关于这个函数的信息或有其他相关问题，请告诉我。