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        python實(shí)現(xiàn)信息熵的計(jì)算代碼

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時(shí)間: 2023-11-13 13:12:51 1699852371

        python實(shí)現(xiàn)信息熵的計(jì)算代碼

        1、什么是信息熵?

        1948年香農(nóng)提出了信息熵(Entropy)的概念。

        信息理論:

        1、從信息的完整性上進(jìn)行的描述:

        當(dāng)系統(tǒng)的有序狀態(tài)一致時(shí),數(shù)據(jù)越集中的地方熵值越小,數(shù)據(jù)越分散的地方熵值越大。

        2、從信息的有序性上進(jìn)行的描述:

        當(dāng)數(shù)據(jù)量一致時(shí),系統(tǒng)越有序,熵值越低;系統(tǒng)越混亂或者分散,熵值越高。

        “信息熵”(informationentropy)是度量樣本集合純度最常用的一種指標(biāo)。

        二、python實(shí)現(xiàn)信息熵的計(jì)算代碼

        1、導(dǎo)入庫

        importnumpyasnp

        importpandasaspd

        2、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

        data=pd.DataFrame(

        {'學(xué)歷':['???#39;,'專科','???#39;,'專科','???#39;,'本科','本科','本科','本科','本科',

        '研究生','研究生','研究生','研究生','研究生'],

        '婚否':['否','否','是','是','否','否','否','是','否','否','否','否','是','是','否'],

        '是否有車':['否','否','否','是','否','否','否','是','是','是','是','是','否','否',

        '否'],

        '收入水平':['中','高','高','中','中','中','高','高','很高','很高','很高','高','高',

        '很高','中'],

        '類別':['否','否','是','是','否','否','否','是','是','是','是','是','是','是','否']})

        3、定義信息熵函數(shù)

        #定義計(jì)算信息熵的函數(shù):計(jì)算Infor(D)

        definfor(data):

        a=pd.value_counts(data)/len(data)

        returnsum(np.log2(a)*a*(-1))

        4、數(shù)據(jù)測(cè)試

        #print(infor(data["學(xué)歷"]))#測(cè)試結(jié)果為:1.584962500721156

        以上就是python實(shí)現(xiàn)信息熵的計(jì)算代碼,希望能對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)教程請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。

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