cupyx.scipy.stats.entropy#

cupyx.scipy.stats.entropy(pk, qk=None, base=None, axis=0)[源代码][源代码]#

计算给定概率值的分布的熵。

如果仅给出概率 pk ，则熵的计算公式为 S = -sum(pk * log(pk), axis=axis)。

如果 qk 不是 None，则计算 Kullback-Leibler 散度 S = sum(pk * log(pk / qk), axis=axis)。

如果 pk 和 qk 的总和不为 1，此例程将对它们进行归一化处理。

参数:

  • pk (ndarray) – 定义了（离散）分布。pk[i] 是事件 i 的（可能未归一化的）概率。

  • qk (ndarray, optional) – 计算相对熵所针对的序列。应与 pk 格式相同。

  • base (float, optional) – 要使用的对数基数，默认为 ``e``（自然对数）。

  • axis (int, optional) – 计算熵的轴。默认值是 0。

返回:

计算出的熵。

返回类型:

S (cupy.ndarray)