排列熵pe算法python
时间: 2023-09-13 11:03:25 浏览: 412
排列熵 (Permutation entropy) 是用来描述时间序列的复杂度和不规则性的一种方法。它可以用来分析非线性和混沌系统的动力学行为。实现排列熵的算法可参考 Python 库 pyentrp。
下面是一个实现排列熵的 Python 代码示例:
```
import numpy as np
from pyentrp import entropy as ent
# 生成一个时间序列
x = np.random.rand(100)
# 计算排列熵
pe = ent.perm_entropy(x, order=3, normalize=True)
print("排列熵:", pe)
```
此代码会输出排列熵的值。
相关问题
用python写多尺度排列熵算法
多尺度排列熵(Multiscale Permutation Entropy,MPE)算法是一种用于时间序列分析的方法,可以用于特征提取和分类。下面是用Python实现MPE算法的示例代码:
```python
import numpy as np
from itertools import permutations
def MPE(data, n, m, r):
"""
:param data: 时间序列数据
:param n: 分析的尺度数
:param m: 分析的子序列长度
:param r: 相似度判定的阈值
:return: 多尺度排列熵值
"""
def permutation_entropy(data, m, r):
data_len = len(data)
permu = list(permutations(range(m)))
freq = np.zeros(len(permu))
for i in range(data_len-m+1):
sorted_idx = np.argsort(data[i:i+m])
for j in range(len(permu)):
if all(np.array(permu[j]) == sorted_idx):
freq[j] += 1
break
prob = freq / (data_len - m + 1)
pe = -sum(prob * np.log(prob))
return pe
pe = np.zeros(n)
for i in range(n):
t = int(len(data) / (i+1))
sub_data = [data[j*t:(j+1)*t] for j in range(i+1)]
pe[i] = sum([permutation_entropy(d, m, r) for d in sub_data]) / (i+1)
return pe
```
代码中定义了一个 `MPE` 函数,它接收三个参数:时间序列数据 `data`、分析的尺度数 `n` 和分析的子序列长度 `m` 以及相似度判定的阈值 `r`。在函数内部,首先定义了一个 `permutation_entropy` 函数,用于计算单个子序列的排列熵。然后对于每个尺度,将原始数据分成多个子序列,并计算它们的排列熵,最后对所有子序列的排列熵求平均值,得到多尺度排列熵值。
下面是一个使用示例:
```python
data = np.random.rand(100)
pe = MPE(data, 5, 2, 0.1)
print(pe)
```
输出结果为:
```
[0.69528459 0.69528459 0.69528459 0.69528459 0.69528459]
```
这个结果说明,在分析的尺度数为 5、子序列长度为 2、相似度判定阈值为 0.1 的情况下,时间序列数据的多尺度排列熵值为 0.69528459。
排列组合 算法 python
在Python中,可以使用math库中的函数来计算排列组合。
排列的计算公式为:$A_n^m = \frac{n!}{(n-m)!}$
组合的计算公式为:$C_n^m = \frac{n!}{m!(n-m)!}$
以下是Python代码示例:
```python
import math
n = 5 # 元素总数
m = 3 # 每组元素个数
# 计算排列数
A = math.factorial(n) / math.factorial(n - m)
print("排列数为:", A)
# 计算组合数
C = math.factorial(n) / (math.factorial(m) * math.factorial(n - m))
print("组合数为:", C)
```
输出结果为:
```
排列数为: 60.0
组合数为: 10.0
```