文件名称：kneed:Python中的拐点检测
文件大小：11.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 10:25:42
python data-science systems scientific-computing data-analysis
跪着 Python中的拐点检测 该存储库是尝试实现下跪算法的尝试，发布。 给定一组x和y值， kneed将返回函数的拐点。 拐点是最大曲率的点。 目录 交互的 贡献 引文 安装 kneed已通过Python kneed和3.8进行了测试。 水蟒 $ conda install -c conda-forge kneed 点子 $ pip install kneed 从GitHub克隆 $ git clone https://github.com/arvkevi/kneed.git $ python setup.py install 用法 这些步骤通过从手稿中复制图2来介绍如何使用kneed 。 输入数据 DataGenerator类仅作为生成样本数据集的实用程序而包括在内。 注意： x和y必须为等长数组。 from kneed import DataGenerator ,
【文件预览】：
kneed-master
----MANIFEST.in(88B)
----codecov.yml(315B)
----.gitattributes(61B)
----.github()
--------workflows()
----notebooks()
--------kneedle_algorithm.ipynb(71KB)
--------decreasing_function_walkthrough.ipynb(40KB)
--------walkthrough.ipynb(162KB)
----images()
--------functions_args_summary.png(41KB)
--------figure2.knee.raw.png(13KB)
--------concave.png(12KB)
--------ikneed.gif(11.36MB)
--------bumpy_line.smoothed.png(22KB)
--------online_vs_offline.png(22KB)
--------decreasing.png(13KB)
--------S_parameter.png(27KB)
--------bumpy_line.smoothed.degree2.png(24KB)
--------figure2.knee.png(25KB)
--------convex.png(12KB)
--------bumpy_line.png(22KB)
----kneed()
--------data_generator.py(4KB)
--------__init__.py(114B)
--------knee_locator.py(16KB)
--------version.py(22B)
----requirements.txt(31B)
----CONTRIBUTING.md(4KB)
----.travis.yml(298B)
----pytest.ini(89B)
----LICENSE(1KB)
----postBuild(58B)
----setup.cfg(64B)
----setup.py(2KB)
----README.md(4KB)
----docs()
--------make.bat(795B)
--------parameters.rst(7KB)
--------conf.py(2KB)
--------interactive.rst(506B)
--------index.rst(884B)
--------Makefile(634B)
--------api.rst(651B)
----tests()
--------requirements.txt(29B)
--------test_sample.py(14KB)
----.gitignore(410B)