亚瑟·A·B·佩萨。;哈罗德·里贝罗五世。 ordpy：一个Python包，用于使用置换熵和有序网络方法进行数据分析。 （英语） Zbl 1465.62006号 混乱 31，第6期，063110，23页（2021）. 摘要：自从Bandt和Pompe的开创性工作以来，置换熵已被用于多个应用中，现在它是时间序列分析的重要工具。除了成为一种流行且成功的技术外，置换熵还启发了一种将时间序列映射为符号序列的框架，从而引发了许多其他工具的开发，包括一种从时间序列创建网络的方法，即序数网络。尽管越来越流行，但这些方法的计算开发是支离破碎的，并且仍然没有致力于创建统一的软件包。这里，我们介绍奥德比(http://github.com/arthurpessa/ordpy)是一个简单且开源的Python模块，它实现了置换熵以及与Bandt和Pompe的框架相关的几种主要方法，用于分析时间序列和二维数据。特别地，奥德比实现一维（时间序列）和二维（图像）数据的置换熵、Tsallis和Rényi置换熵、复熵平面、复熵曲线、缺失序数模式、序数网络和缺失序数跃迁及其多尺度推广。我们回顾了这些工具的一些理论方面，并说明了奥德比通过复制几个文献结果。©2021美国物理研究所 引用于三文件 MSC公司： 62-04 统计相关问题的软件、源代码等 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 软件：科学Py;记录仪;TISEAN公司;Scikit公司;彩色噪音.py;数字Py;github;独角兽;伊斯兰解放军;石油;朱庇特;Powerlaw公司;奥德比;TensorFlow公司;蟒蛇;图形工具;软管。c（c）;NetworkX公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.A.B.Pessa}和\textit{H.V.Ribeiro}，混沌31，第6期，063110，23页（2021；Zbl 1465.62006） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 康茨，H。；Schreiber，T.，非线性时间序列分析（2004），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社，纽约·Zbl 1050.62093号 [2] 布拉德利，E。；Kantz，H.，《重新审视非线性时间序列分析》，《混沌》，25，097610（2015）·兹比尔1374.37102 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