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中的每个连续分布scipy.stats都带有一个计算其微分熵的属性：.entropy。与正态分布 ( norm) 和其他具有熵的封闭解的其他分布不同，其他分布必须依赖于数值积分。

试图找出.entropy在这些情况下属性调用的函数，我发现了一个调用的函数_entropy（scipy.stats._distn_infrastructure.py数值integrate.quad(pdf)积分）。

但是当我尝试比较这两种方法（属性.entropy 与数值积分与函数_entropy）时，函数给出了一个错误：

AttributeError: 'rv_frozen' object has no attribute '_pdf'

为什么分布的属性.entropy计算得很好，但是函数却_entropy报错？

import numpy as np
from scipy import integrate 
from scipy.stats import norm, johnsonsu
from scipy.special import entr

def _entropy(self, *args): #from _distn_infrastructure.py
    def integ(x):
        val = self._pdf(x, *args)
        return entr(val)

    # upper limit is often inf, so suppress warnings when integrating
    # _a, _b = self._get_support(*args)
    _a, _b = -np.inf, np.inf   
    with np.errstate(over='ignore'):
        h = integrate.quad(integ, _a, _b)[0]

    if not np.isnan(h):
        return h
    else:
        # try with different limits if integration problems
        low, upp = self.ppf([1e-10, 1. - 1e-10], *args)
        if np.isinf(_b):
            upper = upp
        else:
            upper = _b
        if np.isinf(_a):
            lower = low
        else:
            lower = _a
    return integrate.quad(integ, lower, upper)[0]

使用该属性可以正常工作：

print(johnsonsu(a=2.55,b=2.55).entropy())

返回 0.9503703091220894

但该功能不会：

print(_entropy(johnsonsu(a=2.55,b=2.55)))

返回错误 AttributeError: 'rv_frozen' object has no attribute '_pdf'，即使johnsonsu 确实具有此属性：

def _pdf(self, x, a, b):
    # johnsonsu.pdf(x, a, b) = b / sqrt(x**2 + 1) *
    #                          phi(a + b * log(x + sqrt(x**2 + 1)))
    x2 = x*x
    trm = _norm_pdf(a + b * np.log(x + np.sqrt(x2+1)))
    return b*1.0/np.sqrt(x2+1.0)*trm

.entropy在 的情况下，属性调用的是哪个函数johnsonsu？

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johnsonsu(a=2.55,b=2.55).entropy()如果您正在使用冻结的发行版或其他方式，您需要johnsonsu.entropy(a=2.55,b=2.55)。

为什么你的问题部分基本上是 _entropy 中的前导下划线表示“实现细节，不要直接调用”。一个更长的答案是冻结的发行版包装了一个发行版实例（self.dist），并将对_pdf、_pmf等的调用委托给它。

编辑：执行johnsonsu(a=2.55,b=2.55)创建一个冻结分布，rv_frozen。除非您想多次重用实例，否则不要这样做：只需将 a,b 形状参数作为参数提供给熵函数。

于 2021-01-09T10:24:37.190 回答