基于 J-M 距离计算1种环境因子对9种土壤类型的可分性python代码

以下是基于 J-M 距离计算1种环境因子对9种土壤类型的可分性的 Python 代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.spatial.distance import squareform

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

# 数据预处理
# 填充缺失值
data = data.fillna(data.mean())

# 数据标准化
data_norm = (data - data.mean()) / data.std()

# 环境因子数据转换为分类数据（假设使用 pH 值作为环境因子）
data_norm['ph_level'] = pd.cut(data_norm['pH'], bins=[0, 6.5, 8.5, 14], labels=['acid', 'neutral', 'alkaline'])
data_norm = data_norm.drop('pH', axis=1)

# 计算 J-M 距离
jmdist = pdist(data_norm, metric='jaccard')
jmdist_mat = squareform(jmdist)

# 可分性分析
from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(data_norm)
labels = kmeans.labels_

# 可视化
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)
data_pca = pca.fit_transform(data_norm)
plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('PCA Component 1')
plt.ylabel('PCA Component 2')
plt.title('Soil Type Classification')
plt.show()

这是一个简单的示例，具体的实现需要根据数据和问题进行调整。