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File:Binary entropy plot.svg

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原始文件 (SVG文件,尺寸为300 × 300像素,文件大小:1 KB)


摘要

描述

en:Information entropy of a en:Bernoulli trial X. If X can assume values 0 and 1, entropy of X is defined as H(X) = -Pr(X=0) log2 Pr(X=0) - Pr(X=1) log2 Pr(X=1). It has value if Pr(X=0)=1 or Pr(X=1)=1. The entropy reaches maximum when Pr(X=0)=Pr(X=1)=1/2 (the value of entropy is then 1). The image was created in the following steps. First I have created a DVI version starting from a LaTeX/Pstricks source. Here is the code:

%Plot of information entropy of Bernoulli variable
%
%latex binary_entropy_plot; dvips binary_entropy_plot
%open .ps file in gimp, choose strong antialias in both text and graphics,
%resulution 500, color mode, crop, scale to 45%, save as .png
\documentclass[12pt]{article}
\usepackage{pst-plot}
\begin{document}
\psset{unit=4cm}        
\begin{pspicture}(0,0)(1.01,1)
\psgrid[gridlabels=0pt,gridcolor=lightgray,subgriddiv=10,subgridcolor=lightgray](0,0)(0,0)(1,1)
\newrgbcolor{myblue}{0 0 0.7}
\psaxes[arrows=->,arrowsize=2pt 4,Dx=0.5,Dy=0.5](0,0)(0,0)(1.1,1.1)
\psplot[plotstyle=curve,plotpoints=100,linewidth=1.8pt,linecolor=myblue]{0.0001}{0.9999}{-1 x x log 2 log div mul 1 x sub 1 x sub log 2 log div mul add mul}
\rput(0.5,-0.22){$\Pr(X=1)$}
\rput{90}(-0.28,0.5){$H(X)$}
\end{pspicture}
\end{document}
compile it with latex to get the DVI. Then it was converted to PS with dvips. Finally it was converted to SVG using ps2svg.sh; it needed some post-processing with Inkscape
日期
来源 基于如下对象的个人作品: Binary entropy plot.png  Brona
作者
矢量:

Newer version by Rubber Duck
SVG开发
InfoField
 
SVG的源代码为有效代码.
 
矢量图形使用文本编辑器创作. (3.09%)
Previous version had been created with Inkscape (40763 bytes)  d  now 3.09% of previous size
 
Please do not replace the simplified code of this file with a version created with Inkscape or any other vector graphics editor
 
 此SVG 文件使用了内嵌文本,可以使用任何文本编辑器轻松翻译

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2007年4月22日 (日) 15:192007年4月22日 (日) 15:19版本的缩略图169 × 163(40 KB)Alejo2083{{Information |Description=Information entropy of a Bernoulli trial ''X''. If ''X'' can assume values 0 and 1, entropy of ''X'' is defined as ''H''(''X'') = -Pr(''X''=0) log<sub>2</sub> Pr(''X''=0) - Pr(''X''=1) log<sub>2</sub> Pr(''X''=1). It has

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