എൻട്രോപി കാൽക്കുലേറ്റർ: ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ വിവരത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കം അളക്കുക

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ അനിയമിതത്വവും വിവരത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കവും അളക്കാൻ ഷാനോൻ എൻട്രോപി കാൽക്കുലേറ്റ് ചെയ്യുക. ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനും, വിവര സിദ്ധാന്തത്തിനും, അനിശ്ചിതത്വ അളവിനും വേണ്ടി ലളിതമായ ഉപകരണം.

എൻട്രോപി കാൽക്കുലേറ്റർ

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ നൽകുക

തിരഞ്ഞെടുത്ത ഫോർമാറ്റ് അനുസരിച്ച് ഇടവേളകളോ കോമകളോ ഉപയോഗിച്ച് സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങൾ നൽകുക.

ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റ്

ഇടവേളകൾ ഉപയോഗിച്ച് വേർതിരിച്ച

കോമകൾ ഉപയോഗിച്ച് വേർതിരിച്ച

ഫ്രീക്വൻസി വിതരണങ്ങൾ

ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിന് ഡാറ്റ നൽകുക

📚

വിവരണം

സൗജന്യ ഓൺലൈൻ എന്റ്രോപി കാൽക്കുലേറ്റർ - ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനായി ഷാനോൺ എന്റ്രോപി കണക്കാക്കുക

നമ്മുടെ സൗജന്യ ഓൺലൈൻ എന്റ്രോപി കാൽക്കുലേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ഷാനോൺ എന്റ്രോപി ഉടൻ കണക്കാക്കുക. ഈ ശക്തമായ ഡാറ്റാ വിശകലന ഉപകരണം, തെളിയിച്ച ഷാനോൺ എന്റ്രോപി ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ വിവരങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കംയും അനിശ്ചിതത്വവും അളക്കുന്നു. സെക്കൻഡുകൾക്കുള്ളിൽ കൃത്യമായ എന്റ്രോപി കണക്കുകൾ ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ, ഗവേഷകർ, വിദ്യാർത്ഥികൾ, പ്രൊഫഷണലുകൾ എന്നിവർക്കായി അനുയോജ്യമാണ്.

എന്റ്രോപി കാൽക്കുലേറ്റർ എന്താണ്, എന്തുകൊണ്ട് ഇത് ഉപയോഗിക്കണം?

ഒരു എന്റ്രോപി കാൽക്കുലേറ്റർ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ വിവരത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കംയും അനിശ്ചിതത്വംയും അളക്കാൻ ഷാനോന്റെ ഗണിത ഫോർമുല ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ വിശകലന ഉപകരണം ആണ്. നമ്മുടെ സൗജന്യ ഓൺലൈൻ എന്റ്രോപി കാൽക്കുലേറ്റർ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു:

ഡാറ്റാ റാൻഡമ്നസ്യും വിവരത്തിന്റെ കനത്തതും ഉടൻ അളക്കുക
ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ വിതരണം പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക
ഷാനോൺ എന്റ്രോപി കണക്കാക്കുക, ഘട്ടം ഘട്ടമായി വിശദീകരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു
ഇന്ററാക്ടീവ് ചാർട്ടുകൾ വഴി ഡാറ്റാ അനിശ്ചിതത്വം ദൃശ്യവത്കരിക്കുക

എന്റ്രോപി ഒരു അടിസ്ഥാന ആശയമാണ് വിവര തിയറിയിൽ, ഒരു സിസ്റ്റം അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ എത്ര അനിശ്ചിതത്വം അല്ലെങ്കിൽ റാൻഡമ്നസ് ഉണ്ട് എന്ന് അളക്കുന്നു. 1948-ൽ ക്ലോഡ് ഷാനോൺ വികസിപ്പിച്ച ഈ എന്റ്രോപി കണക്കാക്കൽ നിരവധി മേഖലകളിൽ ഒരു അടിസ്ഥാന മെട്രിക് ആയി മാറിയിട്ടുണ്ട്:

ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രംയും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആൽഗോരിതങ്ങൾ
ക്രിപ്റ്റോഗ്രാഫിയും സുരക്ഷാ വിശകലനം
സമ്പ്രദായങ്ങൾയും സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ്
നാചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ

വിവര തിയറിയിൽ, എന്റ്രോപി അളക്കുന്നു ഒരു സന്ദേശത്തിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ എത്ര വിവരങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഉയർന്ന എന്റ്രോപി കൂടുതൽ അനിശ്ചിതത്വവും കൂടുതൽ വിവരത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കവും സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അതേസമയം കുറഞ്ഞ എന്റ്രോപി കൂടുതൽ പ്രവചനീയതയും കുറവായ വിവരവും സൂചിപ്പിക്കുന്നു. നമ്മുടെ എന്റ്രോപി കാൽക്കുലേറ്റർ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ മൂല്യങ്ങൾ എന്റർ ചെയ്ത് ഈ പ്രധാന മെട്രിക് ഉടൻ കണക്കാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

ഷാനോൺ എന്റ്രോപി ഫോർമുല - വിവര തിയറിയുടെ ഗണിത അടിസ്ഥാനങ്ങൾ

ഷാനോൺ എന്റ്രോപി ഫോർമുല വിവര തിയറിയുടെ ഗണിത അടിസ്ഥാനമാണ്, ഏതെങ്കിലും വ്യത്യസ്തമായ റാൻഡം വേരിയബിളിന്റെ എന്റ്രോപി കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രധാന സമവാക്യം. {x₁, x₂, ..., xₙ} എന്ന സാധ്യതാ മൂല്യങ്ങളുള്ള ഒരു റാൻഡം വേരിയബിൾ X-ന് {p(x₁), p(x₂), ..., p(xₙ} എന്ന അനുബന്ധ സാധ്യതകൾക്കൊപ്പം, എന്റ്രോപി H(X) ഇങ്ങനെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു:

$H(X) = -\sum_{i=1}^{n} p(x_i) \log_2 p(x_i)$

എവിടെ:

H(X) റാൻഡം വേരിയബിൾ X-ന്റെ എന്റ്രോപി ആണ്, ബിറ്റുകളിൽ അളക്കുന്നു (ലോഗ് ബേസ് 2 ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ)
p(xᵢ) മൂല്യം xᵢ-ന്റെ സംഭവനയുടെ സാധ്യതയാണ്
log₂ ബേസ് 2-ൽ ലോഗാരിതമാണ്
X-ന്റെ എല്ലാ സാധ്യതാ മൂല്യങ്ങൾക്കുമുള്ള സമം എടുത്തിരിക്കുന്നു

എന്റ്രോപി മൂല്യം എപ്പോഴും നെഗറ്റീവ് അല്ല, H(X) = 0 എന്നത് അനിശ്ചിതത്വമില്ലാത്തപ്പോൾ മാത്രം സംഭവിക്കുന്നു (അഥവാ, ഒരു ഫലത്തിന് 1-ന്റെ സാധ്യതയുണ്ടായിരിക്കുമ്പോൾ, മറ്റ് എല്ലാ ഫലങ്ങൾക്കും 0-ന്റെ സാധ്യതയുണ്ടായിരിക്കുമ്പോൾ).

എന്റ്രോപി യൂണിറ്റുകൾ

എന്റ്രോപി യൂണിറ്റ് കണക്കാക്കലിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ലോഗാരിതത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ആശ്രിതമാണ്:

ലോഗ് ബേസ് 2 ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, എന്റ്രോപി ബിറ്റുകളിൽ അളക്കുന്നു (വിവര തിയറിയിൽ ഏറ്റവും സാധാരണമാണ്)
നാചുറൽ ലോഗാരിതം (ബേസ് e) ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, എന്റ്രോപി നാറ്റ്സിൽ അളക്കുന്നു
ലോഗ് ബേസ് 10 ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, എന്റ്രോപി ഹാർട്ട്ലീസ് അല്ലെങ്കിൽ ഡിറ്റ്സ്-ൽ അളക്കുന്നു

നമ്മുടെ കാൽക്കുലേറ്റർ ഡിഫോൾട്ടായി ലോഗ് ബേസ് 2 ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതിനാൽ എന്റ്രോപി ബിറ്റുകളിൽ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു.

എന്റ്രോപി ഗുണങ്ങൾ

നെഗറ്റിവിറ്റി ഇല്ലാത്തത്: എന്റ്രോപി എപ്പോഴും ശൂന്യത്തിലേക്കും അതിൽ കൂടുതലായും ആണ്. $H(X) \geq 0$
പരമാവധി മൂല്യം: n സാധ്യതാ മൂല്യങ്ങളുള്ള ഒരു വ്യത്യസ്തമായ റാൻഡം വേരിയബിൾക്കായി, എല്ലാ ഫലങ്ങളും സമാനമായി സാധ്യതയുള്ളപ്പോൾ എന്റ്രോപി പരമാവധി ആണ് (യൂണിഫോം വിതരണം). $H(X)_{max} = \log_2(n)$
ചേരുവ: സ്വതന്ത്ര റാൻഡം വേരിയബിളുകൾ X, Y-ക്കായി, സംയുക്ത എന്റ്രോപി വ്യക്തിഗത എന്റ്രോപ്പികളുടെ സമം ആണ്. $H(X,Y) = H(X) + H(Y)$
കണ്ടീഷനിംഗ് എന്റ്രോപി കുറയ്ക്കുന്നു: Y-നെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള X-ന്റെ കണ്ഡീഷണൽ എന്റ്രോപി X-ന്റെ എന്റ്രോപ്പിയേക്കാൾ കുറവായിരിക്കണം. $H(X|Y) \leq H(X)$

എന്റ്രോപി എങ്ങനെ കണക്കാക്കാം - സമ്പൂർണ്ണ ഘട്ടം ഘട്ടമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം

നമ്മുടെ എന്റ്രോപി കാൽക്കുലേറ്റർ പരമാവധി ഉപയോഗസൗകര്യവും കൃത്യതയും ഉറപ്പാക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ഷാനോൺ എന്റ്രോപി ഉടൻ കണക്കാക്കാൻ ഈ ലളിതമായ ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരുക:

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ നൽകുക: ടെക്സ്റ്റ് ഏരിയയിൽ നിങ്ങളുടെ സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങൾ നൽകുക. നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഫോർമാറ്റിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, മൂല്യങ്ങൾ ഇടവേളകൾ അല്ലെങ്കിൽ കോമകൾ ഉപയോഗിച്ച് വേർതിരിക്കാം.
ഡാറ്റാ ഫോർമാറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ഇടവേളകൾക്കോ കോമകൾക്കോ വേർതിരിച്ചിട്ടുണ്ടോ എന്ന് റേഡിയോ ബട്ടണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
ഫലങ്ങൾ കാണുക: കാൽക്കുലേറ്റർ നിങ്ങളുടെ ഇൻപുട്ട് സ്വയം പ്രോസസ് ചെയ്ത് എന്റ്രോപി മൂല്യം ബിറ്റുകളിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു.
കണക്കാക്കൽ ഘട്ടങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക: എന്റ്രോപി എങ്ങനെ കണക്കാക്കപ്പെട്ടുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന വിശദമായ കണക്കാക്കൽ ഘട്ടങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക, ഫ്രീക്വൻസി വിതരണം, സാധ്യത കണക്കാക്കലുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഡാറ്റാ വിതരണം ദൃശ്യവത്കരിക്കുക: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ മൂല്യങ്ങളുടെ വിതരണം എങ്ങനെ ഉള്ളതെന്ന് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ഫ്രീക്വൻസി വിതരണം ചാർട്ട് കാണുക.
ഫലങ്ങൾ പകർപ്പിക്കുക: റിപ്പോർട്ടുകൾക്കോ കൂടുതൽ വിശകലനത്തിനോ ഉപയോഗിക്കാൻ എന്റ്രോപി മൂല്യം എളുപ്പത്തിൽ പകർപ്പിക്കാൻ പകർപ്പ് ബട്ടൺ ഉപയോഗിക്കുക.

ഇൻപുട്ട് ആവശ്യങ്ങൾ

കാൽക്കുലേറ്റർ സംഖ്യാ മൂല്യങ്ങൾ മാത്രം സ്വീകരിക്കുന്നു
മൂല്യങ്ങൾ മുഴുവൻ സംഖ്യകൾ അല്ലെങ്കിൽ ദശാംശ സംഖ്യകൾ ആകാം
നെഗറ്റീവ് സംഖ്യകൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു
ഇൻപുട്ട് ഇടവേളകൾക്കോ (ഉദാഹരണം, "1 2 3 4") അല്ലെങ്കിൽ കോമകൾക്കോ (ഉദാഹരണം, "1,2,3,4") വേർതിരിച്ചിട്ടുണ്ടാകണം
മൂല്യങ്ങളുടെ എണ്ണം സംബന്ധിച്ച കർശനമായ പരിധിയില്ല, എന്നാൽ വളരെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമതയെ ബാധിക്കാം

ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നത്

എന്റ്രോപി മൂല്യം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ റാൻഡമ്നസ് അല്ലെങ്കിൽ വിവരത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കത്തെക്കുറിച്ച്洞察 നൽകുന്നു:

ഉയർന്ന എന്റ്രോപി (ലോഗ₂(n)-നോട് അടുത്ത്, n യഥാർത്ഥ മൂല്യങ്ങളുടെ എണ്ണം): ഡാറ്റയിൽ ഉയർന്ന റാൻഡമ്നസ് അല്ലെങ്കിൽ അനിശ്ചിതത്വം സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വിതരണം യൂണിഫോമിന് അടുത്താണ്.
കുറഞ്ഞ എന്റ്രോപി (0-നോട് അടുത്ത്): കുറഞ്ഞ റാൻഡമ്നസ് അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന പ്രവചനീയത സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വിതരണം ചില മൂല്യങ്ങളിലേക്കു ശക്തമായി തള്ളിയിരിക്കുന്നു.
ശൂന്യ എന്റ്രോപി: ഡാറ്റാസെറ്റിലെ എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും സമാനമായപ്പോൾ സംഭവിക്കുന്നു, അനിശ്ചിതത്വമില്ലെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

എന്റ്രോപി കാൽക്കുലേറ്റർ ഉദാഹരണങ്ങൾ - യാഥാർത്ഥ്യ കണക്കാക്കലുകൾ വിശദീകരിച്ചു

എന്റ്രോപി എങ്ങനെ കണക്കാക്കാം എന്നതും വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ വിതരണം ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതും കാണിക്കുന്ന പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങൾ പരിശോധിക്കാം:

ഉദാഹരണം 1: യൂണിഫോം വിതരണം

നാലു സമാനമായി സാധ്യതയുള്ള മൂല്യങ്ങളുള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് പരിഗണിക്കുക: [1, 2, 3, 4]

പ്രതിയൊരു മൂല്യം ഒരിക്കൽ മാത്രം പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ ഓരോ മൂല്യത്തിന്റെ സാധ്യത 0.25 ആണ്.

എന്റ്രോപി കണക്കാക്കൽ: $H(X) = -\sum p(x_i) \log_2 p(x_i)$ $H(X) = -(4 \times 0.25 \times \log_2(0.25))$ $H(X) = -(4 \times 0.25 \times (-2))$ $H(X) = 2 \text{ bits}$

4 വ്യത്യസ്ത മൂല്യങ്ങളുള്ള വിതരണം പരമാവധി എന്റ്രോപി ആണ്, യൂണിഫോം വിതരണം എന്റ്രോപി പരമാവധി ആക്കുന്നു എന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം 2: സ്ക്യൂഡ് വിതരണം

ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് പരിഗണിക്കുക: [1, 1, 1, 2, 3]

ഫ്രീക്വൻസി വിതരണം:

മൂല്യം 1: 3 സംഭവങ്ങൾ (സാധ്യത = 3/5 = 0.6)
മൂല്യം 2: 1 സംഭവനം (സാധ്യത = 1/5 = 0.2)
മൂല്യം 3: 1 സംഭവനം (സാധ്യത = 1/5 = 0.2)

എന്റ്രോപി കണക്കാക്കൽ: $H(X) = -\sum p(x_i) \log_2 p(x_i)$ $H(X) = -(0.6 \times \log_2(0.6) + 0.2 \times \log_2(0.2) + 0.2 \times \log_2(0.2))$ $H(X) = -(0.6 \times (-0.737) + 0.2 \times (-2.322) + 0.2 \times (-2.322))$ $H(X) = -((-0.442) + (-0.464) + (-0.464))$ $H(X) = 1.371 \text{ bits}$

ഈ എന്റ്രോപി 3 വ്യത്യസ്ത മൂല്യങ്ങൾക്ക് പരമാവധി എന്റ്രോപി (log₂(3) ≈ 1.585 bits) കണക്കിൽ കുറവാണ്, വിതരണം സ്ക്യൂ ചെയ്തതിനെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം 3: അനിശ്ചിതത്വമില്ല

എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും സമാനമായ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് പരിഗണിക്കുക: [5, 5, 5, 5, 5]

ഒരു ഏകീകൃത മൂല്യം മാത്രമാണ്, അതിന്റെ സാധ്യത 1 ആണ്.

എന്റ്രോപി കണക്കാക്കൽ: $H(X) = -\sum p(x_i) \log_2 p(x_i)$ $H(X) = -(1 \times \log_2(1))$ $H(X) = -(1 \times 0)$ $H(X) = 0 \text{ bits}$

എന്റ്രോപി ശൂന്യമാണ്, ഡാറ്റയിൽ അനിശ്ചിതത്വമില്ലെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

പ്രോഗ്രാമിംഗ് കോഡ് ഉദാഹരണങ്ങൾ - എന്റ്രോപി കണക്കാക്കൽ നടപ്പിലാക്കുക

നമ്മുടെ ഓൺലൈൻ കാൽക്കുലേറ്ററിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഷാനോൺ എന്റ്രോപി ഫോർമുല mirrored ചെയ്യുന്ന പ്രശസ്ത പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിൽ എന്റ്രോപി കണക്കാക്കലിന് തയ്യാറായ കോഡ് ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇവിടെ ഉണ്ട്:

1import numpy as np
2from collections import Counter
3
4def calculate_entropy(data):
5    """Calculate the Shannon entropy of a dataset in bits."""
6    if not data:
7        return 0
8    
9    # Count occurrences of each value
10    counter = Counter(data)
11    frequencies = np.array(list(counter.values()))
12    probabilities = frequencies / len(data)
13    
14    # Calculate entropy (handling 0 probabilities)
15    non_zero_probs = probabilities[probabilities > 0]
16    entropy = -np.sum(non_zero_probs * np.log2(non_zero_probs))
17    
18    return entropy
19
20# Example usage
21data = [1, 2, 3, 1, 2, 1]
22entropy = calculate_entropy(data)
23print(f"Entropy: {entropy:.4f} bits")
24

1function calculateEntropy(data) {
2  if (!data || data.length === 0) return 0;
3  
4  // Count occurrences of each value
5  const counts = {};
6  data.forEach(value => {
7    counts[value] = (counts[value] || 0) + 1;
8  });
9  
10  // Calculate probabilities and entropy
11  const totalCount = data.length;
12  let entropy = 0;
13  
14  Object.values(counts).forEach(count => {
15    const probability = count / totalCount;
16    entropy -= probability * Math.log2(probability);
17  });
18  
19  return entropy;
20}
21
22// Example usage
23const data = [1, 2, 3, 1, 2, 1];
24const entropy = calculateEntropy(data);
25console.log(`Entropy: ${entropy.toFixed(4)} bits`);
26

1import java.util.HashMap;
2import java.util.Map;
3
4public class EntropyCalculator {
5    public static double calculateEntropy(double[] data) {
6        if (data == null || data.length == 0) return 0;
7        
8        // Count occurrences of each value
9        Map<Double, Integer> counts = new HashMap<>();
10        for (double value : data) {
11            counts.put(value, counts.getOrDefault(value, 0) + 1);
12        }
13        
14        // Calculate probabilities and entropy
15        double totalCount = data.length;
16        double entropy = 0;
17        
18        for (int count : counts.values()) {
19            double probability = count / totalCount;
20            entropy -= probability * (Math.log(probability) / Math.log(2));
21        }
22        
23        return entropy;
24    }
25    
26    public static void main(String[] args) {
27        double[] data = {1, 2, 3, 1, 2, 1};
28        double entropy = calculateEntropy(data);
29        System.out.printf("Entropy: %.4f bits%n", entropy);
30    }
31}
32

Function CalculateEntropy(rng As Range) As Double
    Dim dict As Object
    Dim cell As Range
    Dim totalCount As Long
    Dim probability As Double
    Dim entropy As Double
    
    ' Create dictionary to count occurrences
    Set dict = CreateObject("Scripting.Dictionary")
    
    ' Count values
    totalCount = 0
    For Each cell In rng
        If Not IsEmpty(cell) Then
            If dict.Exists(cell.Value) Then
                dict(cell.Value

🔗

ബന്ധപ്പെട്ട ഉപകരണങ്ങൾ

നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തിന് ഉപയോഗപ്പെടുന്ന കൂടുതൽ ഉപകരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക.

കമ്പോസ്റ്റ് കാൽക്കുലേറ്റർ: നിങ്ങളുടെ അനുയോജ്യമായ ജൈവ വസ്തുക്കളുടെ മിശ്രിത അനുപാതം കണ്ടെത്തുക

ഈ ഉപകരണം പരീക്ഷിക്കുക

മുക്ത നേർസ്റ്റ് സമവാക്യ കാൽക്കുലേറ്റർ - മെമ്പ്രേൻ പോട്ടൻഷ്യൽ കണക്കാക്കുക