pysal.viz.mapclassify.
Fisher_Jenks
(y, k=5)[源代码]¶Fisher-Jenks最优分类器-基于均值
参数: |
|
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实例
>>> import pysal.viz.mapclassify as mc
>>> cal = mc.load_example()
>>> fj = mc.Fisher_Jenks(cal)
>>> fj.adcm
799.24
>>> fj.bins
array([ 75.29, 192.05, 370.5 , 722.85, 4111.45])
>>> fj.counts
array([49, 3, 4, 1, 1])
>>>
属性: |
|
---|
方法
__call__ \(*args,*kwargs) |
这将允许像调用函数一样调用分类器。 |
find_bin [(x)] |
根据当前仓位估计对输入或输入进行排序 |
get_adcm () |
班级中位数(adcm)周围的绝对偏差。 |
get_gadf () |
拟合绝对偏差的优度 |
get_tss () |
类均值的平方和 |
make \(*args,*kwargs) |
根据此函数指定的配置选项,配置并创建将使用数据并生成分类的分类器。 |
update \([Y,就地]) |
添加数据或更改分类参数。 |
方法
__init__ [y[,k]) |
初始化自身。 |
find_bin [(x)] |
根据当前仓位估计对输入或输入进行排序 |
get_adcm () |
班级中位数(adcm)周围的绝对偏差。 |
get_gadf () |
拟合绝对偏差的优度 |
get_tss () |
类均值的平方和 |
make \(*args,*kwargs) |
根据此函数指定的配置选项,配置并创建将使用数据并生成分类的分类器。 |
update \([Y,就地]) |
添加数据或更改分类参数。 |