20个环境因子在J-M距离上对土壤类型的可行性python代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，演示如何使用 J-M 距离来评估 20 个环境因子对土壤类型的可行性。

首先，需要导入必要的 Python 库，如 numpy 和 scipy：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

然后，我们可以定义一个包含 20 个环境因子的数据集，以及对应的土壤类型标签：

# 环境因子数据集
env_factors = np.random.rand(100, 20)

# 土壤类型标签
soil_types = np.random.randint(0, 5, size=100)

接下来，我们可以计算每个样本（即每个土壤类型）之间的 J-M 距离，并将其用于评估环境因子的可行性：

# 计算 J-M 距离矩阵
jm_dist = cdist(env_factors, env_factors, metric='jaccard')

# 计算每个环境因子与土壤类型之间的平均距离
avg_dist = np.mean(jm_dist, axis=1)

# 对平均距离进行排序，并返回索引
sorted_idx = np.argsort(avg_dist)

# 打印最具可行性的前 5 个环境因子
print("Top 5 most feasible environmental factors:")
for i in range(5):
    idx = sorted_idx[i]
    print("Factor %d: %.4f" % (idx+1, avg_dist[idx]))

以上代码将输出最具可行性的前 5 个环境因子及其对应的平均距离。请注意，这只是一个示例，具体的实现可能因数据集和方法而异。