用Python，计算加权熵Hw（X）

最新推荐文章于 2026-01-05 17:06:32 发布

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本文介绍了如何使用Python和NumPy库计算加权熵。通过给出的代码示例，展示了如何处理概率分布和权重，得到加权熵Hw(X)的计算结果。

输入随机变量X的概率分布和权重，输出 $H_{w}\left ( X \right ) = -\sum_{i=1}^{q} w_{i}p_{i}logP_{i}$ ，其中 $P_{i}$ 是事件 $a_{i}$ 的概率， $w_{i}$ 是事件 $a_{i}$ 的权重。

import numpy as np
 
p = eval(input("请输入事件的p(X)：[p1,p2,...]"))
w = eval(input("请输入事件的p(X)的权重w：[w1,w2,...]"))
SUM = 0
 
if sum(p) != 1 or len(p)!= len(w): #要求概率分布的和=1，且p和权重的数量相等
    print("概率分布错误")
for i in range(0,len(p)):
    if p[i] > 1 or p[i] <= 0: #概率在（0，1]
        print("概率分布错误")
    elif w[i] < 0:
        p