小编给大家分享一下python如何实现信息熵的计算代码，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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Python的优点有哪些

1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。

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

import numpy as np
import pandas as pd

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)
def infor(data):
    a = pd.value_counts(data) / len(data)
    return sum(np.log2(a) * a * (-1))

4、数据测试

# print(infor(data["学历"]))   #测试结果为: 1.584962500721156

以上是“python如何实现信息熵的计算代码”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

新闻标题：python如何实现信息熵的计算代码
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