Python_熵计算实现

前言：

简单几行代码就OK了，还是比较容易的。之前有的博客是直接将每个元素的概率作为输入计算熵的，本文加入了数据概率的计算功能，这样就更加方便一步到位了。

关于熵的理论知识，可以移步我之前的博客：

熵的理解_简单例子分析

正文：

直接上代码了，这次分段上。

首先是熵的计算函数，比较简单，对应着熵的计算式一起看就很容易理解的。

import mathdef entropy(Plist):if len(Plist):result=0for x in Plist:result+=(-x)*math.log(x,2)else:print('Error loading data')result=-1return result

接下来是输入量的概率计算函数，在测试脚本中直接写进主函数里了，最后返回的是一个字典。

x=[1,2,3,4,5]
count ={} #空字典
num = len(x) 
for i in x:count[i] = count.get(i,0) + (1/len(x))   #count.get(a,b):返回字典中键a对应的值，如没有键a，建立a并以默认b作为返回值#利用之前建立的空字典储存每个值出现的概率
print(count)

字典长这个样子：

{1: 0.2, 2: 0.2, 3: 0.2, 4: 0.2, 5: 0.2}

键是输入列表中的每个元素，后面的值是对应出现的概率。

最后就是计算熵了，把字典的值读出来作为计算熵函数的输入就行。

entro=[]
for a in count.values():entro.append(a)entro=[]
ent=entropy(entro)

这样熵计算的功能就完成了。

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