I(Y;X) —发出X前后关于Y的先验不确定度减少的量.

format_map()

String.format_map() 将字典中之参数传递进字符串中,输出

hello = "My name is {name},I am {age} years old.I like {hobby}"

# 使用format_map()方法来传递值
print(hello.format_map({'name':'yanyan','age':19,'hobby':'music travel'}))

 

简单层串联信道输入与输出消息里的平分互信息量既未会见超越第Ⅰ层信道输入与出口消息中的平分互信息量,也未会见跳第Ⅱ层信道输入与出口消息里的平分互信息量。

join()

sep.join(seq)
连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的素以指定的字符(分隔符)连接老成一个初的字符串

# 创建一个列表
name = ['张学友','刘德华','郭富城','黎明']

print('--'.join(name))

 

输出结果如下:

张学友--刘德华--郭富城--黎明

当对信号/数据/消息进行一系列处理常, 每处理同不好, 就出或损失有消息, 也就是说数据处理会拿信号/数据/消息成为更实惠之款型, 但是绝不见面创造有新的信息。这便是所谓的信不搭原理。

format()

String.format() 输出指定的始末

user_show_name = 'hello,{name},welcome to here,do you like ,{name}'

print(user_show_name.format(name='yanyan'))

 

出口效果如下:

hello,yanyan,welcome to here,do you like ,yanyan

① 对称性

endswith()

String.endswith() 判断是否以指定的字符串结尾

name = 'Libai'

new_val = name.endswith('bai')
print(new_val)

 

结果为:
True

I(X;Y)= I(Y;X)

lstrip 去丢字符串左边的空格或回车

String.lstrip()

print('-----------')
# 创建一个字符串
str = "\nhello,I am LiBai,I am 23 years old ,I like travel"

print(str.lstrip())

 

出口结果如下:

-----------
hello,I am LiBai,I am 23 years old ,I like travel

除了lstrip 还有rstrip和 strip方法。

当都就此某种方式获得Y后, 不管怎样对Y进行处理, 所获得的信不见面跳I(X;Y)。每处理同次于, 只见面要信息量减少, 至多未转换。也就是说在另外音讯流通体系面临, 最后得的信息量,至多凡是信源提供的音信。一旦以有平历程遭到遗失了有消息, 以后的系不管怎样处理, 如果不克接触到少信息之输入端, 就不能够再回复就遗失的消息。

字符串常用方法

倘若固定信源,调整信道, 则平均互信息量I(X;Y)是p(yj /xi)的函数,即I(X;Y)=f [p (yj
/xi)]。

center()

String.center()

#打印输出字符,让字符串放在中间
name = 'Libai'
print(name.center(50,'*'))

 

输出结果如下:

**********************Libai***********************

2)观察者站在输入端:

isdigit()

String.isdigit() 判断字符串中是不是尽为整数

# isdigit() 判断是否为整数
print('123'.isdigit()) # True
print('hello'.isdigit()) # False

 

H(X/Y) —信道疑义度/损失熵.。Y关于X的后验不确定度。表示接到变量Y后,对随机变量X仍然存在的不确定度。代表了以信道中损失的消息。

isidentifier()

String.isidentifier() 判断是匪是一个官方的标识符

# isidentifier() 判断是不是一个合法的标识符
print('test'.isidentifier()) # True
print('12'.isidentifier()) # False
print('_aa'.isidentifier()) # True

 

当X和Y是逐一对许提到经常: I(X;Y)=H(X), 这时H(X/Y)=0。从一个波可以尽管获得有关其他一个事件之音讯, 从平均意义上的话, 代表信源的信息量可是全方位透过信道。

capitalize()

String.capitalize() 将字符串首许母变为题写

name = 'xiaoming'

new_name = name.capitalize()

print(new_name) 

 

运行结果:
Xiaoming

平均互信息量的属性

isalpha()

String.isalpha() 判断字符串中是否尽也纯英文字符

test_str03 = 'hello I love you'
test_str04 = 'helloILoveYou'
print(test_str03.isalpha()) # False
print(test_str04.isalpha()) # True

 

串联信道

find()

String.find() 查找字符串在原字符串中的岗位,返回所在索引值

name = 'this is test plaintext'

print(name.find('this'))
print(name.find('is'))

 

在find()方法被,同样可采取切片。

name = 'this is test plaintext'

test_val = name[name.find('test'):12]

print(test_val)  #test

 

字符串的片用法与列表的用方式一样。

要说由一个波提取关于其他一个轩然大波之音讯, 最特别的景是0, 不会见由于知道了一个风波,反而要任何一个波之不确定度增加。

lower 将字符串大写变成小写

String.lower()

# 创建一个字符串
str = "hello,I am LiBai,I am 23 years old ,I like travel"

# lower 将字符串大写变成小写
print(str.lower())

 

3)观察者站在通信系统整体立场上:

count()

String.count() 统计字符出现的次数

name = 'xiaoming'

name_num = name.count('i')

print(name_num)  # 2

 

互动信息(Mutual
Information)是量两单事件集合之间的相关性(mutual
dependence)。

split

String.split() 切割

str = 'hello,world,hello'

# 默认以空格为分割
print(str.split()) # ['hello,world,hello'] 单词之间没有空格,所以所有的内容为一个元素
# 以o为分割
print(str.split('o')) # ['hell', ',w', 'rld,hell', '']
# 以逗号分割
print(str.split(',')) # ['hello', 'world', 'hello']

 

1) 观察者站在输出端:

isalnum()

String.isalnum() 判断字符串中是不是尽乎数字还是英文

test_str01 = 'helloIam19yearsold'
test_str02 = 'hello,I am 19 years old'


print(test_str01.isalnum()) # True
print(test_str02.isalnum()) # False

 

isalnum()方法判断字符串中是不是尽吗数字要英文,符合就回来True,不吻合就回去False,如果中包含有记号或者空格之类的特殊字符也会见回来False。

 

replace 替换

String.replace(old,new,count)
将字符串中之old字符替换为New字符,count为轮换的个数

str = 'hello,world,hello'

print(str.replace('hello','Hello',1))

 

出口的功能如下:
Hello,world,hello

以片实际上通信系统受到, 常常出现串联信道。例如微波中继接力通信就是平种植串联信道.

rjust()

String.rjust(size,替换符号)
从后上开盘算,当字符串的长超过size时,超过部分就此替换符号替代

I(Y;X)≤H(Y)

splitlines() 以变换行为分开

String.splitlines()

str = 'hello,\nworld,\nhello'

print(str.splitlines()) # ['hello,', 'world,', 'hello']

 

 

 

Tip:补充,python中之字符串并无允许修改值,只同意覆盖值。

情况如下:

# 创建字符串
str = 'hello,world'
print(str[0])  # h

# 尝试去修改
str[0] = 'H'
print(str)  # TypeError: 'str' object does not support item assignment


# 下面这种情况是我们常见的情况,其实是属于一种字符串之前的值被新的值覆盖掉了
str = 'Hello,YanYan'
print(str)  # Hello,YanYan

 

统计 1

upper 将字符串小写变成大写

String.upper()

# 创建一个字符串
str = "hello,I am LiBai,I am 23 years old ,I like travel"

# 将字符串小写变成大写
print(str.upper())

 

Tip:上面的lower()方法以及upper()方法改变字符串后以改变的结果回到,但是本的字符串并无会见转。

平均互信息量I(X;Y)是输入转移概率分布p(yj /xi)的下凸函数(convext function; or
convext cup function)。

判定字符串是否尽乎题写或者小写

# islower() 判断字符串是否全部是小写
print('Hello,world'.islower()) # False
# isupper() 判断字符串是否全部为大写
print('Hello,world'.isupper()) # False

 

I(X;Y)≥0

ljust()

String.ljust(size,替换符号)
从前面向后开盘算,当字符串的长度超过size时,超过部分之所以替换符号替代

平均互信息量是p(xi)和p(yj
/xi)的函数,即I(X;Y)=f [p(xi),
p(yj /xi)];

 

H(XY)—联合熵.表示输入随机变量X, 经信道传输到信宿, 输出随机变量Y。即收,发双方通信后,整个系统还存在的不确定度.

I(X;Z)≤I(X;Y)

由Y提取及的关于X的信息量与自X中领到及的关于Y的信息量是同等的。 I(X;Y)和 I(Y;X)只是观察者的立场不同。

I(X;Z)≤I(Y;Z)

平均互信息量不是自从简单只具体信息出发, 而是从随机变量X和Y的圆角度出发, 并在平均意义及观测问题, 所以平均互信息量不见面冒出负值。

倘若固定信道,调整信源, 则平均互信息量I(X;Y)是p(xi)的函数,即I(X;Y)=f
[p(xi)];

⑤ 数据处理定理

 统计 2

平均互信息量I(X;Y)是输入信源概率分布p(xi)的达到凸函数(concave function; or
convext cap function)。

I(X;Y) —通信前后整整系统不确定度减少量。在通信前把X和Y看成稀只相互独立的随机变量, 整个系统的先验不确定度为X和Y的协同熵H(X)+H(Y); 通信后将信道两端出现X和Y看成是出于信道的传递统计特性联系起的, 具有自然统计关联关系之点滴独随机变量, 这时整个体系的后验不确定度由H(XY)描述。

② 非负性

当X和Y相互独立时: H(X/Y) =H(X),
I(Y;X)=0。 从一个风波非可知获取其他一个轩然大波之任何音讯,这等于效于信道中断的情景。

H(Y/X)—噪声熵。表示有随机变量X后, 对随机变量Y仍然有的平均不确定度。如果信道中不存其他噪声, 发送端和接到端必有确定的照应关系, 发出X后一定能确定相应的Y, 而现在勿可知一心确定相应的Y, 这明摆着是出于信道噪声所招的。

I(X;Y)—收到Y前后关于X的不确定度减少的量。从Y获得的有关X的平分信息量。

平均互信息量定义:

I(X;Y)≤H(X)

数量处理定理:当消息经层层处理后,随着计算机数目的增,输入信息和出口消息中的平分互信息量趋于变多少。即

平均互信息量的物理意义

 

H(X) —X的先验不确定度/统计无条件熵。

上述三栽不同之角度证明: 从一个轩然大波得到任何一个轩然大波的平分互信息需破除不确定度,一旦消除了不确定度,就落了音。

④ 凸函数性

③ 极值性

信宿收到数额后更展开数据处理, 数据处理体系而作为一种信道, 它同前面传输数据的信道构成串联信道。

中间假设Y条件下X和Z相互独立。

自一个事件提取关于任何一个事变的信息量, 至多凡其它一个波的熵那么基本上, 不会见跨其它一个事件本身所富含的信息量。

相互之间信息量I(xi;yj)在联名概率空间P(XY)中之统计平均值。 平均互信息I(X;Y)克服了彼此信息量I(xi;yj)的随机性,成为一个确定的量。