17个环境因子在J-M距离上对土壤类型的可行性python代码

以下是使用 Python 计算 17 个环境因子在 J-M 距离上对土壤类型可行性的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv('soil_data.csv')

# 提取环境因子列
env_factors = df.iloc[:, 1:18]

# 标准化处理
env_factors_std = (env_factors - env_factors.mean()) / env_factors.std()

# 计算 J-M 距离
jm_distance = np.zeros((len(env_factors_std), len(env_factors_std)))  # 初始化 J-M 距离矩阵
for i in range(len(env_factors_std)):
    for j in range(len(env_factors_std)):
        d = np.abs(env_factors_std.iloc[i, :] - env_factors_std.iloc[j, :])
        jm_distance[i, j] = np.sum(d / (env_factors_std.mean(axis=0) * 2))

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = np.arange(0, len(env_factors_std), 1)
y = np.arange(0, len(env_factors_std), 1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = jm_distance
ax.plot_surface(X, Y, Z)
plt.show()

其中，`soil_data.csv` 是包含土壤类型和 17 个环境因子数据的 CSV 文件，可根据实际情况进行修改。代码中使用 Pandas 库读取数据，然后对环境因子进行标准化处理，最后计算 J-M 距离并可视化结果。你可以根据需要对代码进行调整和优化。