信息熵的C语言实现

#include
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#define u 20
void main（）
{   
	void entropy（float x[]float y[]int s）;
    void joint_entropy（float （*p）[u]int sint t）;
	void condition_entropy（float （*p）[u]float px[]float py[]int sint t）;
	void relative_entropy（float x[]float y[]int t）;
	void mutual_information（float （*p）[u]float px[]float py[]int sint t）;
	int ijmn;
	float Pxy[u][u]px[u]={0.0}py[u]={0.0}k=0;
    /*H_X=H（X）平均自信息；H_XY=H（XY）联合熵;H_XpY=H（X|Y）、H_YpX=H（Y|X）条件熵;
    Pypx[i][j]=P（y[j]|x[i]）条件概率;
    H_XpY=H（Y/X）条件熵;Py[j]=P（y[j]）收到y[j]的概率；
	pxpy[i][j]=P（x[i]/y[j]）条件概率；Pxy[i][j]=P（x[i]y[j]）联合概率；D_pqD_qp相对熵；I_XY互信息*/

	printf（“please input the dimension of ‘X‘ and ‘Y‘\n“）;
	    scanf（“%d %d“&m&n）;
		printf（“Please input the marginal distribution probability:\nafter you input one number please click the ‘enter‘\n“）;
	for（i=0;i	{
	printf（“px[%d]=“i）;       
	scanf（“%f“&px[i]）;
	}
	for（i=0;i	{
	printf（“py[%d]=“i）;       
	scanf（“%f“&py[i]）;
	}
	/*判断输入X的概率是否正确，不正确则退出程序*/
	 for（i=0;i	 {if（（px[i]<0）||（px[i]>1））
	 {printf（“Please input right value of probability\n“）;
        goto End_exe;
        }
    k+=px[i];
	 }
     if（（k-1）*（k-1）>0.001）
    {printf（“Please input the right value of probability\n“）;
    goto End_exe;
 }
   printf（“input the joint probability:\n“）;
   for（i=0;i	  for（j=0;j		{  printf（“pxy[%d][%d]=“ij）;
		   scanf（“%f“&Pxy[i][j]）;
		}
	entropy（pxpyn）;
	joint_entropy（Pxymn）;
	condition_entropy（Pxypxpymn）;
	relative_entropy（pxpyn）;
	mutual_information（Pxypxpymn）;
	End_exe:;
}
void entropy（float x[]float y[]int s）
{
   int i;
   double H_X=0H_Y=0;
   for（i=0;i	   H_X+=