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python实现信息熵的计算代码(python 熵值法)

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1、什么是信息熵?

1948年香农提出了信息熵(Entropy)的概念。

信息理论:

python实现信息熵的计算代码(python 熵值法)

1、从信息的完整性上进行的描述:

当系统的有序状态一致时,数据越集中的地方熵值越小,数据越分散的地方熵值越大。

2、从信息的有序性上进行的描述:

当数据量一致时,系统越有序,熵值越低;系统越混乱或者分散,熵值越高。

“信息熵” (information entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标。

二、python实现信息熵的计算代码

1、导入库

importnumpyasnpimportpandasaspd

2、 准备数据

data=pd.DataFrame({'学历':['专科','专科','专科','专科','专科','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'],'是否有车':['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'],'类别':['否','否','是','是','否','否','否','是','是','是','是','是','是','是','否']})

3、定义信息熵函数

#定义计算信息熵的函数:计算Infor(D)definfor(data):a=pd.value_counts(data)/len(data)returnsum(np.log2(a)*a*(-1))#print(infor(data["学历"]))#测试结果为:1.584962500721156
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