简略计算香农信息熵(Shannon Entropy)

先推荐一个信息熵计算器

http://www.shannonentropy.netmark.pl/

输入你想计算的内容：二进制代码或英文字母短语语句（e.g.1100101, Lorem ipsum)

计算器会按这个公式计算

我这次计算短语：“have fun” (注意，此处有空格)

这是短语中所含符号列表

Alphabet of symbols in the string: a e f h n u v　还有空格

计算符号出现的概率／频率

Frequencies of alphabet symbols:

0.125 ->空格

0.125 -> a

0.125 -> e

0.125 -> f

0.125 -> h

0.125 -> n

0.125 -> u

0.125 -> v

因为每个符号只出现了一次，所以用１／８简单来算。但严格来说，２６个字母出现的概率并不是相同的。

之后把各个符号的概率带入公式，得出结果

H(X) =-[(0.125log20.125)+(0.125log20.125)+(0.125log20.125)+(0.125log20.125)+

(0.125log20.125)+(0.125log20.125)+(0.125log20.125)+(0.125log20.125)]

H(X) =-[(-0.375)+(-0.375)+(-0.375)+(-0.375)+(-0.375)+(-0.375)+(-0.375)+(-0.375)]

H(X) =-[-3]

H(X) =3

这一步的python代码

from math import log

def calcShannonEnt(probList):

　　　　shannonEnt=0.0

　　　　for prob in probList:

　　　　　　　　shannonEnt=shannonEnt-prob*log(prob,2)

　　　　return shannonEnt

＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃

pList=[0.125,0.125,0.125,0.125,0.125,0.125,0.125,0.125]＃８个符号的概率

entropy=calcShannonEnt(pList)

print entropy

其实scipy有现成计算熵函数，但是装起来比较麻烦，等不及的话就自己写啦。

上述例子用２做log的底数，计算单位是bit.

其它底数对应的单位：

e - nat

10 - hartley/ban/dit

之后又计算了米兔积木机器人每个积木零件的信息熵

以这一款造型为例