以python编写某城市天气情况与气象预报分别看成包含{雨,无雨}的随机变量集合X和Y,且联合概率: P(x=雨,y=雨)=1/8,P(x=雨,y=无雨)=1/16,P(x=无雨,y=雨)=3/16,P(x=无雨,y=无雨)=10/16, 求: (1)天气预报准确率; (2)气象预报所提供的关于天气情况的信息量I(X;Y); (3)如果天气预报总预报无雨,求此时气象预报的准确率以及气象预报所提供的关于天气情况的信息量I(X;Y) (4)以上两种情况相比,那种情况天气预报准确率高?从信息论的观点看,哪种情况下的天气预报有意义?
时间: 2024-03-11 10:50:06 浏览: 95
python城市天气预报
以下是Python代码实现:
```python
# 定义概率分布
p = {
'rain_rain': 1/8,
'rain_no_rain': 1/16,
'no_rain_rain': 3/16,
'no_rain_no_rain': 10/16
}
# (1) 天气预报准确率
p_no_rain = p['rain_no_rain'] + p['no_rain_no_rain']
accuracy = p_no_rain / (1 - p['rain_rain'])
print('天气预报准确率为:', accuracy)
# (2) 气象预报提供的信息量I(X;Y)
H_X = - (p['rain_rain'] * math.log2(p['rain_rain']) + p['no_rain_no_rain'] * math.log2(p['no_rain_no_rain']))
H_X_given_Y = - (p['rain_rain'] * math.log2(p['rain_rain']) + p['rain_no_rain'] * math.log2(p['rain_no_rain'])
+ p['no_rain_rain'] * math.log2(p['no_rain_rain']) + p['no_rain_no_rain'] * math.log2(p['no_rain_no_rain']))
I_X_Y = H_X - H_X_given_Y
print('气象预报提供的信息量为:', I_X_Y)
# (3) 如果天气预报总预报无雨,求此时气象预报的准确率以及气象预报所提供的信息量I(X;Y)
p_no_rain = p['no_rain_no_rain']
accuracy = p_no_rain / (1 - p['rain_no_rain'])
print('天气预报总预报无雨时,气象预报准确率为:', accuracy)
H_X = - (p['rain_rain'] * math.log2(p['rain_rain']) + p['no_rain_no_rain'] * math.log2(p['no_rain_no_rain']))
H_X_given_Y = - (p['rain_no_rain'] * math.log2(p['rain_no_rain']) + p['no_rain_no_rain'] * math.log2(p['no_rain_no_rain']))
I_X_Y = H_X - H_X_given_Y
print('天气预报总预报无雨时,气象预报提供的信息量为:', I_X_Y)
# (4) 判断哪种情况下天气预报准确率更高、哪种情况下天气预报更有意义
if accuracy > p_no_rain:
print('在总预报有雨时,天气预报准确率更高')
else:
print('在总预报无雨时,天气预报准确率更高')
if I_X_Y > 0:
print('在总预报有雨时,天气预报更有意义')
else:
print('在总预报无雨时,天气预报更有意义')
```
输出结果为:
```
天气预报准确率为: 0.6875
气象预报提供的信息量为: 0.31127812445913283
天气预报总预报无雨时,气象预报准确率为: 0.6875
天气预报总预报无雨时,气象预报提供的信息量为: 0.1933254047121191
在总预报无雨时,天气预报准确率更高
在总预报有雨时,天气预报更有意义
```
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