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[Python知识库]Python Numpy中是否有和Matlab一样的histogram函数? |
Python Numpy中是否有和Matlab一样的histogram函数? 坑 1、python y,x = np.histogram(arrCount, bins=np.linspace(0, 100, 20)) 2、python bins = 100 #设置成100bin # px = np.histogram(x, bins=bins,range=(sigMin, sigMax))[0]/length #bins代表划分后的最小单元个数,可以理解成信号的分辨率;range代表信号的范围 # bins代表划分后的最小单元个数,可以理解成信号的分辨率; # 如果加上range之后,结果和matlab的pxp = histogram(x, bins);px = pxp.Values/length; 差异很大,所以先不加range了 px = np.histogram(x, bins=bins)[0] / length hx = - np.sum(px * np.log(px+1e-8)) #随机变量X的边缘熵 # py = np.histogram(y, bins=bins,range=(sigMin, sigMax))[0]/length py = np.histogram(y, bins=bins)[0] / length #不加range使得结果跟matlab尽可能地相近; hy = - np.sum(py * np.log(py+1e-8)) #pxy = np.histogram2d(x,y,bins=bins,range=[[sigMin, sigMax], [sigMin, sigMax]])[0]/length pxy = np.histogram2d(x, y, bins=bins )[0] / length hxy = - np.sum(pxy * np.log(pxy+1e-8)) 3、matlab function ixy = calMIMatlab(x,y) length = size(x,2); bins = 100 ; pxp = histogram(x, bins); px = pxp.Values/length; hx = - sum(px .* log(px+1e-8)); pyp = histogram(y,bins); py1 = pyp.Values/length; hy = - sum(py1 .* log(py1+1e-8)); pxyp = histogram2(x,y,bins); pxy = pxyp.Values/length; hxy = - sum(sum(pxy .* log(pxy+1e-8))); ixy = hx + hy - hxy; end |
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