α多样性度量 (skbio.diversity.alpha ）

这个包提供了alpha多样性度量的实现，包括丰富度、优势度和均匀度的度量。有些函数生成置信区间（CI）。这些函数有后缀 _ci .

功能

ace(counts[, rare_threshold])	计算ACE度量（基于丰度的覆盖估计器）。
berger_parker_d \(计数)	计算伯杰-帕克优势。
brillouin_d \(计数)	计算α分集的布里渊指数。
chao1(counts[, bias_corrected])	计算chao1丰富度估计量。
chao1_ci(counts[, bias_corrected, zscore])	计算chao1置信区间。
dominance \(计数)	计算优势。
doubles \(计数)	计算两次出现的次数（双吨）。
enspie \(计数)	计算ENS_pieα多样性度量。
esty_ci \(计数)	计算Esty的CI。
faith_pd(counts, otu_ids, tree[, validate])	计算Faith的系统发育多样性度量（PD）
fisher_alpha \(计数)	计算费舍尔α，一种多样性度量。
gini_index(data[, method])	计算基尼指数。
goods_coverage \(计数)	计算货物的计数覆盖率。
heip_e \(计数)	计算Heip的均匀度。
kempton_taylor_q(counts[, lower_quantile, ...])	计算α多样性的Kempton-Taylor Q指数。
lladser_ci(counts, r[, alpha, f, ci_type])	计算条件未覆盖概率的单个CI。
lladser_pe(counts[, r])	计算条件覆盖概率的单点估计。
margalef \(计数)	计算Margalef的丰富度指数。
mcintosh_d \(计数)	计算麦金托什优势指数D。
mcintosh_e \(计数)	计算麦金托什均匀度测量E。
menhinick \(计数)	计算Menhinick的丰富度指数。
michaelis_menten_fit(counts[, num_repeats, ...])	计算Michaelis-Menten拟合观测到的OTUs稀疏曲线。
observed_otus \(计数)	计算不同OTU的数量。
osd \(计数)	计算观察到的OTU、单打和双打。
pielou_e \(计数)	计算皮尔洛均匀度指数J’。
robbins \(计数)	计算罗宾斯对未观察到结果的概率的估计值。
shannon(counts[, base])	计算计数的香农熵，默认为位。
simpson \(计数)	计算辛普森指数。
simpson_e \(计数)	计算辛普森均匀度E。
singles \(计数)	计算单次出现的次数（单件）。
strong \(计数)	计算斯特朗的优势指数。