Analizador de caracteres frecuencia frente a herramientas relacionadas: cuál usar

Cómo usar

1. Identifica qué espera realmente tu consumidor final: un formato, una codificación, una suma de verificación o una etiqueta legible.
2. Asocia esa expectativa con la herramienta cuya salida ya tiene esa forma; convertir dos veces pierde información.
3. Cuando dos herramientas parezcan equivalentes, prefiere la que expone en sus opciones el estándar que cita tu consumidor.
4. Abre las herramientas relacionadas en paralelo y pasa la misma entrada por ambas; las diferencias aparecen de inmediato.

Ejemplos

A pangram: every letter appears, so the entropy is close to the maximum for English text.

Entrada

the quick brown fox jumps over the lazy dog

Salida — Resultados

43 characters, 27 distinct

Top 27:
  ␣   U+0020        8   18.60%  ████████████████████████
  o   U+006F        4    9.30%  ████████████
  e   U+0065        3    6.98%  █████████
  h   U+0068        2    4.65%  ██████
  r   U+0072        2    4.65%  ██████
  t   U+0074        2    4.65%  ██████
  u   U+0075        2    4.65%  ██████
  a   U+0061        1    2.33%  ███
  b   U+0062        1    2.33%  ███
  c   U+0063        1    2.33%  ███
  d   U+0064        1    2.33%  ███
  f   U+0066        1    2.33%  ███
  g   U+0067        1    2.33%  ███
  i   U+0069        1    2.33%  ███
  j   U+006A        1    2.33%  ███
  k   U+006B        1    2.33%  ███
  l   U+006C        1    2.33%  ███
  m   U+006D        1    2.33%  ███
  n   U+006E        1    2.33%  ███
  p   U+0070        1    2.33%  ███
  q   U+0071        1    2.33%  ███
  s   U+0073        1    2.33%  ███
  v   U+0076        1    2.33%  ███
  w   U+0077        1    2.33%  ███
  x   U+0078        1    2.33%  ███
  y   U+0079        1    2.33%  ███
  z   U+007A        1    2.33%  ███

Shannon entropy: 4.3855 bits/character
(8.0 would mean perfectly random bytes; English prose is typically 4.0–4.5)

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Descripción

Count characters, words, line lengths or n-grams and compute Shannon entropy.

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