Python实现香农编码算法 (附完整源码)

python实现香农编码 # author: wangshuna # time: 2021.1.22 import numpy from numpy.core import double # 信源符号的个数 n = int(input("请输入信源符号的个数：")) # 强制转换类型，如若输入其他字符将会报错 # 信源符号的输入 p = [double(n) for n in input("请输入信源符号：").split()] # 强制转换类型 # 检测输入合法性，概率大于0小于1 for

香农编码是一种信息论中用于表示信源符号概率分布的编码方法。这种编码方法是基于香农信息定理的，即在最优情况下，使用的编码长度与信源符号的概率分布成正比。 在 Python 中，可以使用 Python 标准库中的 huffman 模块来实现香农编码。该模块提供了一个 HuffmanCoder 类，可以用来创建香农编码器，以及一些其他相关的方法。 下面是一个使用 Python 中的香农编码的简单示例： ...

snp标记计算PIC,香农信息指数等值。

import math Sump = [0] # 累加概率 codeLen = [] # 香农码长 fcodeLen = [] # 费诺码长 shonCode = [] # 香农码 FanoCode = [] # 费诺码 def initList(handleStr): # 初始化列表 for i in range(0, len(handleStr), 2): FanoCode.append(handleStr[i]) FanoCode.append

 香农编码 香农编码法冗余度稍大，实用性不大，但有重要的理论意义。 编码步骤如下： （1） 将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列                                   p（x1）≥p（x2）≥„≥p（xn） （2） 确定满足下列不等式整数码长Ki：             -log2p(xi)≤Ki＜-log2p(xi)+1 （3） 为

香农-范诺算法（Shannon-Fano coding）原理 和Huffman-Tree一样，Shannon-Fano coding也是用一棵二叉树对字符进行编码。但在实际操作中呢，Shannon-Fano却没有大用处，这是由于它与Huffman coding相比，编码效率较低的结果（或者说香农-范诺算法的编码平均码字较大）。但是它的基本思路我们还是可以参考下的。