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python - 如何在python中编写一个返回概率分布熵的函数

问题描述

一直停留在这个功能上，我对数学不是很好，所以我不明白这背后的数学，任何帮助将不胜感激。

如标题中所述，该函数应返回概率分布的熵。如果可以在不导入 Counter 以外的任何模块的情况下完成，那就太好了。

下面是我迄今为止尝试过的，但它似乎没有返回正确的答案。该函数采用由直方图制成的概率分布列表。因此，Prob I 是 256 范围内的列表。

def CalcEntropy(prob):
    ent = 0
    if len(prob) <= 1:
        return 0

    counts = Counter()

    for n in prob:
        counts[n] += 1

    probs = [float(c) / len(prob) for c in counts.values()]
    for p in probs:
        if p > 0.:
            ent = p * math.log(p, 2)
        return ent * -1

提前谢谢，如果我不清楚，请告诉我。

标签： pythonmath

解决方案

您的代码有几个问题。我不想给出一个完整的解决方案，因为这似乎是家庭作业，但我会提供一些提示：

  1. prob输入的名称很糟糕。在上下文中，prob是一个值列表，而不是概率。的全部要点Counter是将这些值的出现制成表格，以便您可以计算这些值出现的概率。
  2. counts = Counter()没有意义。请注意，prob不会出现在该行中。如果您想将 的计数制成表格prob，则需要将其prob用作 的输入Counter。如果这样做，您可以跳过将计数制成表格的循环。的全部意义Counter在于收集这些计数。
  3. ent = p * math.log(p, 2)只需ent在每次循环中重写，丢弃以前的值。您应该将其ent视为运行总计，使用扩充分配+=，而不是简单分配 ，=。
  4. return ent有错误的缩进级别。您将在第一次循环结束时返回。你不应该等到循环结束吗？

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