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--- entropia_degli_n-grammi [2021/05/20 07:21]
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+++ entropia_degli_n-grammi [2024/07/08 09:09] (versione attuale)
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@@ Linea 1: / Linea 1: @@
 ====== Entropia degli n-grammi ======
 ===== Funzioni della teoria dell'informazione =====
-<code python 1>
+<code python n_grammi.py>
-from __future__ import division
+from numpy import log2
-from scipy import log2
 import pickle
 import matplotlib.pyplot as plt
+#Funzioni della teoria dell'informazione
 I = lambda p: -log2(p) #informazione
-H = lambda x : sum(p*I(p) for p in x if p>0) #entropia
+H = lambda x: sum(p*I(p) for p in x if p>0) #entropia
 def DP(x): #distribuzione di probabilità
     l=len(x)
     s=set(x)
     return [x.count(i)/l for i in s]
-#continua...
-</code>
+#Funzioni relative agli NGRAMMI
-===== N-grammi =====
-<code python 1>
-#...continua
 def NGRAMMI(n,testo):
     l=len(testo)
@@ Linea 25: / Linea 23: @@
     testo=pickle.load(f)
 H1= H(DP(testo))
-print H1
+print(H1)
 H2= H(DP(NGRAMMI(2,testo)))
-print H2
+print(H2)
 H3= H(DP(NGRAMMI(3,testo)))
-print H3
+print(H3)
 H4= H(DP(NGRAMMI(4,testo)))
-print H4
+print(H4)
 plt.bar(range(1,4+1),[H1,H2,H3,H4])
 plt.show()
 </code>
-{{ :h-bar.png?nolink |}}
+Dovrebbero comparire i seguenti risultati:
+<code>
+.702194889011581
+.065274797090632
+.063007803309242
+.24336330939696
+</code>
+{{::n_grammi.png?877|}}

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