目录1. 序列基本知识序列概念序列分类可变对象2. 列表列表修改列表函数列表遍历3. 元组与字典元组字典4. 集合集合方法集合运算课堂笔记1. 序列基本知识1.1 序列概念序列，是Python中最基本的一种数据结构。序列用于保存一组有序的数据，所有的数据在序列当中都有一个唯一的位置（索引）并且序列中的数据会按照添加的顺序来分配索引数据结构指计算机中数据存储的方式1.2 序列分类可变序列（序列中的元
信息熵： 利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系。所发出的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量。不能作为整个信源的信息测度，因此定义自信息量的数学期望为信源的平均自信息量：&nbs
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2023-09-08 06:59:03
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熵（统计物理与信息论术语） 熵的概念 [1] 是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。最初是用来描述“能量退化”的物质状态参数之一，在热力学中有广泛的应用。但那时熵仅仅是一个可以通过热量改变来测定的物理量，其本质仍没有很好的解释，直到统计物理、信息论等一系列科学理论发展，熵的本质才逐渐被解释清楚，即，熵的本质是一个系统“内在的混乱程度”。它在控制论、概率论、数论、天体物理
一、主成分分析法背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而
关于近似熵、样本熵、模糊熵原理可以参考该文章：模糊熵、样本熵、近似熵都是什么？反映了什么？ 近似熵python实现：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def Approximate_Entropy(x, m, r=0.15):
"""
近似熵
m 滑动时窗的长度
r 阈值系数 取值范围一般为：0
1.信息熵及梯度计算热力学中的熵：是表示分子状态混乱程度的物理量信息论中的熵：用来描述信源的不确定性的大小经常使用的熵概念有下列几种：信息熵、交叉熵、相对熵、条件熵、互信息信息熵（entropy）信源信息的不确定性函数f通常满足两个条件：是概率p的单调递减函数。两个独立符号所产生的不确定性应等于各自不确定性之和，即f(p1,p2)=f(P1)+f(2)。对数函数同时满足这两个条件：信息熵：要考虑信
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2023-10-31 17:11:53
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# 图像熵的计算：Python实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解并实现图像熵的计算。图像熵是一个衡量图像信息复杂度的指标，它在图像压缩、图像加密和图像分析等领域有着广泛的应用。在本文中，我们将通过Python语言来实现图像熵的计算。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了Python环境以及一些必要的库。我们将使用`numpy`和`matp
排列熵（Permutation Entropy，PeEn）概念排列熵同样和前面提到的近似熵、样本熵以及模糊熵一样，都是用于衡量时间序列复杂程度而的指标。只不过，它在计算重构子序列之间的复杂程度时，引入了排列的思想。排列熵求法1、设有长度为的时间序列，规定一个嵌入维度 (embedding dimension)和一个时间延迟 (delay time)。 2、通过将原序列进行重构，将每个子序列以表
一、原理1.引例从下图可以看到，越可能发生的事情信息量越少。而我们使用概率来衡量事情发生的可能性。2.定义熵权法是一种可以用于多对象、多指标的综合评价方法，其评价结果主要依据客观资料，几乎不受主观因素的影响，可以在很大程度上避免人为因素的干扰。熵值计算公式如下：二、步骤1.什么是度量信息量的大小信息量与概率的函数图与ln(x)函数图类似，因此在衡量信息量时，我们选用的是ln(x)函数。2.正向化和
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2023-08-07 20:02:35
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这一部分是第二部分，前一部分请参考笔者所写的part1博客。一、目录1、连续信源的熵2、Shannon公式：波形信道的平均互信息，波形信道的信道容量、香农公式及其指导意义3、MIMO信道容量分析：技术背景、发展历程、信道容量分析、关键技术与应用、研究方向二、连续信源的熵与离散信源不同的是，连续信源的样本空间是连续的；离散分布的是概率分布函数，对于连续型分布，我们称之为概率密度函数。通常可以这么表示
文章目录 图片加密的评价指标—直方图统计与熵值 本篇文章对加密（置乱）后的图像进行评估，采用matlab来计算加密前后的图像直方图统计，以及图像的熵值。灰度直方图统计能反映一幅图的像素分布，或者说是亮度变化，针对加密图像来说，通过直方图统计可得到像素之间的 相关性 关系。图像熵值能反映图像的平均信息量，同时熵值越大，说明图像越混乱。根据以上，我们对FPGA实现加密后的图像进行质量评估。 1
文章1.1 层次分析法层次分析法介绍：问题引入： 评价类模型是最基础的模型之一，往往对应着生活中一些很实际的问题。例如，高考结束了，你是选择南大还是武大呢？已知今天空气中几种污染气体的浓度，如何确定空气质量等级呢？放假想要出去旅游，有好几个备选目的地，如果只能选一个，该去哪里呢？基本思想：是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层（层次的来源），并通过
python基础python是一种高级编程语言，而编程语言分为3种编程语言 编程语言是一种人与计算机沟通的工具。 编程就是就将人的需求通过攥写编程语言命令计算机完成指令。 编程的意义在于将人类的生产力从简单的重复劳动中解放出来。编程语言的发展史：1.机器语言：以二进制为基础的，能够直接与计算机交流的语言，特点是能够直接操作硬件。 优点：计算机能够直接读懂，执行速度最快。
程序名称##改进熵权法计算(matlab版+python版)程序功能(对象)适用于对两个及以上的对象进行综合评估；客观赋权法：改进熵权法(输入各评估对象的指标原始值)输出：评估对象的客观权重以及综合评分值对比改进需求：传统熵权法在所有熵值趋近于1时熵值微小的差距将引发熵权成倍变化!!!应用领域：根据需求而定，博主研究领域是配电网评估以下均在该领域计算改进熵权法的理论分析在编程之前首先需要学习相关内
这次主要实现日期转化成星期几的函数的编写，并对于每周几的VWAP的值进行计算，并对于AAPL三周以内周股价进行汇总。并对于之前的代码进行优化。第一部分：历史以星期为标准的VWAP的计算首先，将csv文件中的数据读取，我的样例来自雅虎财经提供数据，格式为2017/07/20。所以转化函数应该编写成：from datetime import *
def datestr2num(s):
ret
信息熵可以用来判定指定信源发出的信息的不确定性，信息越是杂乱无章毫无规律，信息熵就越大。如果某信源总是发出完全一样的信息，那么熵为0，也就是说信息是完全可以确定的。本文要点在于演示Pyth..
原创
2023-06-10 04:41:50
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1.二维数组中的查找2.替换空格3.从尾到头打印链表4.重建二叉树5.用两个栈实现队列6.旋转数组的最小数字7.斐波那契数列8.跳台阶9.变态跳台阶10.矩形覆盖11.二进制中1的个数12.数值的整数次方13.调整数组顺序，使奇数位于偶数前面14.链表中倒数第k个结点15.反转链表16.合并两个排序的链表17.树的子结构18.二叉树的镜像19.顺时针打印矩阵20.包含min函数的栈21.栈的压入、
# 信息熵计算与Python实现
信息熵是信息论中的一个重要概念，是用来量化信息的不确定性或复杂性的一种度量。它由克劳德·香农在1948年提出，广泛应用于数据压缩、信号处理和机器学习等领域。本文将介绍信息熵的基本概念，并提供一个Python示例来实现其计算。
## 信息熵的基本概念
信息熵（Entropy）可以描述为：如果某个事件A发生的概率为p(A)，则事件A所带来的信息量为-I(A)=
# 用Python计算交叉熵
## 什么是交叉熵
交叉熵（Cross-entropy）是信息理论中的一个重要概念，主要用于衡量两个概率分布之间的差异性。在机器学习和深度学习中，交叉熵常常作为损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。
交叉熵的定义如下：
表示真实的概率分布，q(x)表示模型的预测概率分布。
## 交叉熵的计算
在Python中，我们可以使
原创
2023-07-24 01:12:08
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# Python计算信息熵
## 简介
信息熵是信息论中的一个概念，用于衡量一组数据的不确定性或混乱程度。在机器学习和数据分析领域，计算信息熵是一个常见的任务，用于评估数据集的纯度和选择最佳的特征进行分类。本文将介绍如何使用Python计算信息熵，并给出详细的步骤和代码示例。
## 步骤
下面是计算信息熵的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 统计数据
原创
2023-09-06 07:02:43
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