信息论估计工具jidt基本使用

最新推荐文章于 2024-08-15 09:48:06 发布

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#python #机器学习 #大数据 #人工智能 #java

介绍JIDT工具库的基本使用方法，包括安装配置、转移熵估计等信息论度量计算示例。

信息论估计工具jidt基本使用

JIDT基本介绍

JIDT是 Java Information Dynamics Toolkit的简称，用于研究复杂系统中信息论相关度量的计算，它是一个基于java的开源工具库，也可以在Matlab、Octave、Python、R、Julia和Clojure中使用；
JIDT提供了如下计算工具：
- 信息熵、互信息、转移熵
- 条件互信息、条件转移熵
- 多变量互信息和多变量转移熵
- 信息存储
JIDT同时支持离散型数据和连续型数据
JIDT提供多种估计算子

主页：https://github.com/jlizier/jidt

安装

在这里插入图片描述

第一步：下载编译好的版本，图中的v1.5 full distribution，然后解压放到合适的目录，如~/software/infodynamics，我们只需要里面的infodynamics.jar文件。
第二步：熟悉Java的同学应该知道这个jar文件是个什么东东，这就是所有信息论度量计算所需要的函数哈，所以现在需要安装配置Java环境，这里不再赘述。
第三步：由于需要在python环境中使用java计算，所以需要安装jpype，安装命令：pip install jpype1

配置好环境之后，在使用jidt之前加入如下一段代码：

import jpype
from jpype import *

try:
    jarLocation = "~/software/infodynamics/infodynamics.jar"
    jpype.startJVM(jpype.getDefaultJVMPath(), "-ea", "-Djava.class.path=" + jarLocation)
except:
    print("JVM  has already started !")

注：需要把jarLocation换成自己的路径！

接下来就能够调用jidt中各种封装好的信息论估计算子了：
在这里插入图片描述

转移熵估计

转移熵估计作者提供了多种估计方法：

例：TransferEntropyCalculatorMultiVariateKraskov

我们以这个多变量转移熵的ksg估计算子为例来介绍如何使用jidt估计转移熵，首先使用如下代码打开JVM：

import jpype
from jpype import *

try:
    jarLocation = "~/software/infodynamics/infodynamics.jar"
    jpype.startJVM(jpype.getDefaultJVMPath(), "-ea",