entropy = calculate_entropy(probabilities) print(f"Entropy: {entropy}") 2. 使用SciPy计算信息熵 SciPy是Python的一个开源科学计算库,提供了许多高级数学、科学和工程功能。SciPy.stats模块中有一个专门用于计算熵的函数entropy。 from scipy.stats import entropy probabilities = [0.5, 0.5] entropy_value = ent...
cross_entropy = entropy(P, base=None) + entropy(P, Q) print(f"交叉熵: {cross_entropy}") 3、计算JS散度 下面是一个计算JS散度的示例: import numpy as np from scipy.stats import entropy 定义两个概率分布 P = np.array([0.1, 0.4, 0.5]) Q = np.array([0.2, 0.3, 0.5]) M = 0.5 *...
1、我们需要导入numpy和scipy.stats库。 2、我们需要创建一个概率分布列表,这个列表中的每个元素都是一个事件发生的概率。 3、我们使用entropy函数计算香农熵。 以下是一个示例: 导入所需库 import numpy as np from scipy.stats import entropy 创建概率分布列表 prob_dist = [0.1, 0.2, 0.7] 计算香农熵 shann...
在Python中,你可以使用`scipy.stats`库中的`entropy`函数来计算两个连续变量之间的KL散度。这个函数计算的是两个概率分布之间的熵,即KL散度。以下是一个使用`scipy`计算KL散度的示例: 首先,你需要安装`scipy`库(如果还未安装的话): AI检测代码解析
接下来,我们将计算这两张灰度图像的互信息。你可以使用scipy库中的entropy函数来计算互信息。 fromscipy.statsimportentropy# 计算互信息histogram_2d,x_edges,y_edges=np.histogram2d(np.ravel(gray_img1),np.ravel(gray_img2),bins=256,range=[[0,256],[0,256]])mutual_info=entropy(histogram_2d)print(...
pip install scipy 以下是Python代码示例,用于计算并展示两个概率分布之间的相对熵: import numpy as np from scipy.stats import entropy 创建两个概率分布 注意:概率必须是非负数,并且总和为1 p = np.array([0.3, 0.4, 0.2, 0.1]) q = np.array([0.25, 0.4, 0.2, 0.15]) ...
首先,需要导入`scipy.stats`模块来使用`entropy`函数: python fromscipy.stats import entropy 然后,可以使用`entropy`函数来计算熵。这个函数接受一个概率分布作为输入,概率分布可以表示为一个列表或一维数组。例如,假设有一个包含以下元素的列表: python data = [0.2, 0.3, 0.1, 0.4] 这个列表表示一个概率分布,...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy import loadtxt import scipy from scipy import signal from scipy.stats import entropy from collections import Counter import math plt.rc('font',family='Times New Roman') import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # loadvibration ...
welch from scipy.stats import entropy import os import glob from warnings import warn from sklearn import metrics plt.rc('font',family='Times New Roman') import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # Function to compute PSD def compute_psd(signal, fs): seg_length = 512 # Segment ...
from scipy.stats import entropy from sklearn.metrics import pairwise_distances #多组数据 data = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],[0.2, 0.3, 0.4, 0.1],[0.3, 0.4, 0.1, 0.2]]#计算KL散度 kl_divergence = np.zeros((len(data), len(data)))for i in range(len(data)):for j ...