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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：
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
importnumpyasnpimportpandasaspd2、 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下一篇：dedecms5.7如何调用指定keyword或指定的id的文档(dedecms插件)
