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Contenu du module « scipy.cluster.hierarchy »
Liste des classes du module scipy.cluster.hierarchy
ClusterNode
deque
A list-like sequence optimized for data accesses near its endpoints. [extrait de deque.__doc__ ]
DisjointSet
Disjoint set data structure for incremental connectivity queries. [extrait de DisjointSet.__doc__ ]
Liste des exceptions du module scipy.cluster.hierarchy
Liste des fonctions du module scipy.cluster.hierarchy
array_namespace(*arrays: Any) -> module
Get the array API compatible namespace for the arrays xs. [extrait de array_namespace.__doc__ ]
average(y)
centroid(y)
complete(y)
cophenet(Z, Y=None)
correspond(Z, Y)
cut_tree(Z, n_clusters=None, height=None)
dendrogram(Z, p=30, truncate_mode=None, color_threshold=None, get_leaves=True, orientation='top', labels=None, count_sort=False, distance_sort=False, show_leaf_counts=True, no_plot=False, no_labels=False, leaf_font_size=None, leaf_rotation=None, leaf_label_func=None, show_contracted=False, link_color_func=None, ax=None, above_threshold_color='C0')
fcluster(Z, t, criterion='inconsistent', depth=2, R=None, monocrit=None)
fclusterdata(X, t, criterion='inconsistent', metric='euclidean', depth=2, method='single', R=None)
from_mlab_linkage(Z)
inconsistent(Z, d=2)
int_floor(arr, xp)
is_isomorphic(T1, T2)
is_monotonic(Z)
is_valid_im(R, warning=False, throw=False, name=None)
Return True if the inconsistency matrix passed is valid. [extrait de is_valid_im.__doc__ ]
is_valid_linkage(Z, warning=False, throw=False, name=None)
leaders(Z, T)
leaves_list(Z)
linkage(y, method='single', metric='euclidean', optimal_ordering=False)
maxdists(Z)
maxinconsts(Z, R)
maxRstat(Z, R, i)
median(y)
num_obs_linkage(Z)
optimal_leaf_ordering(Z, y, metric='euclidean')
set_link_color_palette(palette)
single(y)
to_mlab_linkage(Z)
to_tree(Z, rd=False)
ward(y)
weighted(y)
xp_copy(x: Any, *, xp: module | None = None) -> Any
Liste des alias du module scipy.cluster.hierarchy
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