私は[23.13,56.1,12.6,1.23,5.56]のような値を持つ変数を持っています。私はこの変数のエントロピーを見つけたいと思う。私はここに1つのコードHow to compute the shannon entropy and mutual information of N variablesを持っていますが、連続変数のためにはどのビンサイズが望ましいでしょうか？Pythonで連続変数のエントロピーを見つけるには？
「最良の」ビンサイズはありません（値が明確に異なるクラスターに分類されている場合を除きます）。
連続分布の場合、エントロピー（K & L 1987）と対応するKraskov、...、Grassberger（2004）の見積もりについて、Kozachenko-Leonenko k-nearest neighbor estimatorを使用する方がよいでしょう。
Kozachenko-Leonenko推定器の基本的な考え方は、隣接するデータ点間の平均距離を（一部の関数で）調べることです。直感は、その距離が大きいと、データの分散が大きく、エントロピーが大きいということです。実際には、最近傍距離を取る代わりに、k最近傍距離をとる傾向があり、推定値をより堅牢にする傾向がある。
私は両方の実装を自分のgithub：https://github.com/paulbrodersen/entropy_estimatorsに持っています。
[シャノンエントロピーとN変数の相互情報の計算方法]（https://stackoverflow.com/questions/24144777/how-to-compute-the-shannon-entropy-mutual-information） -of-n-variables） – msalperen