Python实现的Fisher-Jenks算法——jenkspy项目推荐

Python实现的Fisher-Jenks算法——jenkspy项目推荐

jenkspy Compute Natural Breaks in Python (Fisher-Jenks algorithm) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jenkspy

jenkspy是一个开源Python库，主要使用Python编程语言，同时包含了C和Cython代码以提高性能。该项目旨在为用户提供一种计算数据中“自然断裂点”的快速有效方法，这些断裂点可以用于数据分类和聚类。

1. 项目基础介绍和主要编程语言

jenkspy项目是一个在GitHub上开源的Python库，它实现了Fisher-Jenks算法，也被称为Jenks优化方法或Fisher确切优化方法。这种算法是一种确定性的方法，用于计算最优的分类边界。项目主要使用Python编程语言，同时在性能关键部分采用了C和Cython进行优化。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是计算一系列数值数据（整数或浮点数）的“自然断裂点”，这些点可以帮助确定数据的自然分组界限。具体来说，jenkspy提供了以下功能：

• jenks_breaks函数：接受一个列表、元组、数组或NumPy数组作为输入，返回一个列表，列表中的值对应于分组的界限。
• JenksNaturalBreaks类：提供了一个类，其行为类似于scikit-learn中的类，它通过fit和group方法来创建分组，并可以处理超出数据最小和最大值范围的值。

3. 项目最近更新的功能

根据项目在GitHub上的更新记录，最近的更新可能包括以下内容：

• 性能优化：对算法的实现进行了性能优化，提高了计算断裂点的速度。
• 错误修复：修复了之前版本中可能存在的bug，提高了项目的稳定性和可靠性。
• 文档更新：更新了项目的文档和示例，使得用户更容易理解和使用该项目。
• 版本迭代：根据用户的反馈和需求，对项目进行了版本迭代，增加了新的特性和功能。

请注意，具体更新的细节可能需要查看项目的ChangeLog或GitHub的commit记录来获得。

jenkspy Compute Natural Breaks in Python (Fisher-Jenks algorithm) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jenkspy