scipy.special.entr

scipy.special.entr(x, out=None) = <ufunc 'entr'>

Elementweise Funktion zur Berechnung der Entropie.

\[\begin{split}\text{entr}(x) = \begin{cases} - x \log(x) & x > 0 \\ 0 & x = 0 \\ -\infty & \text{sonst} \end{cases}\end{split}\]

Parameter:

xndarray

Eingabearray.

outndarray, optional

Optionales Ausgabe-Array für die Funktionswerte

Rückgabe:

resSkalar oder ndarray

Der Wert der elementweisen Entropiefunktion an den gegebenen Punkten x.

Siehe auch

kl_div, rel_entr, scipy.stats.entropy

Hinweise

Hinzugefügt in Version 0.15.0.

Diese Funktion ist konkav.

Der Ursprung dieser Funktion liegt in der konvexen Programmierung; siehe [1]. Gegeben eine Wahrscheinlichkeitsverteilung \(p_1, \ldots, p_n\), ist die Definition von Entropie im Kontext der *Informationstheorie*

\[\sum_{i = 1}^n \mathrm{entr}(p_i).\]

Um die letztere Größe zu berechnen, verwenden Sie scipy.stats.entropy.

entr hat experimentelle Unterstützung für Backends, die mit dem Python Array API Standard kompatibel sind, zusätzlich zu NumPy. Bitte erwägen Sie, diese Funktionen zu testen, indem Sie eine Umgebungsvariable SCIPY_ARRAY_API=1 setzen und CuPy-, PyTorch-, JAX- oder Dask-Arrays als Array-Argumente übergeben. Die folgenden Kombinationen von Backend und Gerät (oder anderen Fähigkeiten) werden unterstützt.

Bibliothek	CPU	GPU
NumPy	✅	n/a
CuPy	n/a	✅
PyTorch	✅	✅
JAX	✅	✅
Dask	✅	n/a

Siehe Unterstützung für den Array API Standard für weitere Informationen.

Referenzen

[1]

Boyd, Stephen und Lieven Vandenberghe. *Convex optimization*. Cambridge University Press, 2004. DOI:https://doi.org/10.1017/CBO9780511804441