scipy.stats.entropy

时间: 2023-04-26 19:06:44 浏览: 215
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ndd:Python 中的贝叶斯熵估计 - 通过 Nemenman-Schafee-Bialek 算法

scipy.stats.entropy是一个用于计算熵的函数，可以用于衡量概率分布的不确定性。它可以计算给定概率分布的熵，也可以计算两个概率分布之间的交叉熵。在信息论、统计学和机器学习等领域中都有广泛的应用。
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4.4相对熵-刘乙伯1

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from scipy.stats import entropy

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python调用from scipy.stats import entropy时候出现-inf

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def compute_texture_features(images): contrast = [] energy = [] correlation = [] entropy_list = [] for img in images: glcm = graycomatrix(img, [1], [0], 256, symmetric=True, normed=True) contrast.append(graycoprops(glcm, 'contrast')[0][0]) energy.append(graycoprops(glcm, 'energy')[0][0]) correlation.append(graycoprops(glcm, 'correlation')[0][0]) entropy_list.append(entropy(glcm.ravel())) return np.array(contrast), np.array(energy), np.array(correlation), np.array(entropy_list)，根据这个代码输出的两组结果进行差异性分析的代码

from scipy.stats import ttest_ind # 假设有两组结果，分别为result1和result2 result1 = compute_texture_features(images1) result2 = compute_texture_features(images2) # 计算均值和标准差 mean1, mean2 = ...

scipy的entroy这么用

scipy.stats.entropy是scipy中的一个函数，用于计算概率分布之间的熵，这是信息论中的一个重要概念，衡量了不确定性或信息量。 在Python中，你可以使用scipy.stats.entropy函数来计算两个概率分布（通常是两...

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在Python中，可以使用scipy.stats.entropy函数来计算熵（entropy）。该函数的用法如下： python from scipy.stats import entropy p = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] # 概率分布 entropy_value = entropy(p, base=2) ...

修正以下代码X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

from scipy import stats import tensorflow as tf import numpy as np import skfuzzy as fuzz # 分割训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42...

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function [t]=statxture(f,scale) if nargin==1 scale(1:6)=1; else scale=scale(1:6)'; end p=imhist(f); %p是256*1的列向量 p=p./numel(f); L=length(p); [v,mu]=statmoments(p,3); %计算六个纹理特征 t(1)=mu(1); %平均值 t(2)=mu(2).^0.5; %标准差 varn=mu(2)/(L-1)^2; t(3)=1-1/(1+varn); %平滑度首先为（0~1）区间通过除以（L-1）^2将变量标准化 t(4)=mu(3)/(L-1)^2; %三阶矩（通过除以（L-1）^2将变量标准化） t(5)=sum(p.^2); %一致性 t(6)=-sum(p.*(log2(p+eps))); %熵 T=[t(1) t(2) t(3) t(4) t(5) t(6)] %缩放值，默认为1 t=t.*scale; end function [v,unv]=statmoments(p,n) Lp=length(p); if (Lp~=256)&(Lp~=65536) error('p must be a 256- or 65536-element vector.'); end G=Lp-1; p=p/sum(p);p=p(:); z=0:G; z=z./G; m=z*p; z=z-m; v=zeros(1,n); v(1)=m; for j=2:n v(j)=(z.^j)*p; end if nargout>1 unv=zeros(1,n); unv(1)=m.*G; for j=2:n unv(j)=((z*G).^j)*p end end end请将以上代码转为Python可使用的代码

from scipy.stats import entropy def statxture(f, scale=[1]*6): p, _ = np.histogram(f, bins=256, range=(0, 255)) # p是256*1的列向量 p = p / np.prod(f.shape) # 归一化 L = len(p) v, mu = statmoments...

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，定义一个FA_CPSO优化算法，用FA_CPSO算法有优化模型中神经元个数、dropout比率、batch_size、学习率等超参数，将优化好的超参数传递给模型，在特征训练集X_train.csv和标签训练集y_train.csv上训练模型，将最优的参数设置给模型，在特征测试集X_test.csv和标签测试集y_test.csv上测试模型，进一步优化模型，将优化后的参数设置给模型，并输出测试损失，绘制测试集的预测值和实际值，计算测试集的均方根误差，在预测集上进行预测，设定标签数据最大值的85%为警戒线，绘制预测集的实际值到达的时间和预测值到达的时间

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不使用from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops，用python实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析这一课题，两种图像的文件类型都是jpg,超声图像的文件路径是‘D:\zzz\zus2’，自然图像的文件路径是‘D:\zzz\zna2’，两种图像都有84张，需要对比两种图像的特征必须有颜色，纹理，形状，差异性分析方法也需要多种，包括完整详细代码

from scipy.stats import entropy from sklearn.cluster import KMeans from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops from skimage.measure import label, regionprops 然后读取图像，计算颜色特征...
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探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

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