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我有一个直方图示例:
mu1 = 10, sigma1 = 10
s1 = np.random.normal(mu1, sigma1, 100000)
并计算
hist1 = np.histogram(s1, bins=50, range=(-10,10), density=True)
for i in hist1[0]:
ent = -sum(i * log(abs(i)))
print (ent)
现在我想从给定的直方图数组中找到熵，但是由于 np.histogram 返回两个数组，我在计算熵时遇到了麻烦。我怎样才能调用 np.histogram 的第一个数组并计算熵？即使我上面的代码是正确的，我也会得到熵的数学域错误。 :(
**编辑:当 Mu = 0 时如何找到熵？ log(0) 产生数学域错误？
所以我尝试编写的实际代码是:
mu1, sigma1 = 0, 1
mu2, sigma2 = 10, 1
s1 = np.random.normal(mu1, sigma1, 100000)
s2 = np.random.normal(mu2, sigma2, 100000)
hist1 = np.histogram(s1, bins=100, range=(-20,20), density=True)
data1 = hist1[0]
ent1 = -(data1*np.log(np.abs(data1))).sum()
hist2 = np.histogram(s2, bins=100, range=(-20,20), density=True)
data2 = hist2[0]
ent2 = -(data2*np.log(np.abs(data2))).sum()
到目前为止，第一个示例 ent1 会产生 nan，第二个 ent2 会产生数学域错误:(
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