层次图分析
higra的Python项目详细描述
#higra：层次图分析
[！[生成状态]（https://travis-ci.org/higra/Higra.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/higra/Higra） [！[生成状态]（https://ci.appveyor.com/api/projects/status/oo0v2uepcxihvwno?svg=true)](https://ci.appveyor.com/project/PerretB/higra-21ed3） [！[codecov]（https://codecov.io/gh/higra/Higra/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/higra/Higra） [！[文档状态]（https://readthedocs.org/projects/higra/badge/?version=latest)](https://higra.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新）
](https://travis-ci.org/higra/Higra){kind=link}
](https://codecov.io/gh/higra/Higra){kind=link}
HigRA是一种高效的稀疏图分析的C++／Python库，特别侧重于层次化方法。一些主要功能是：
- 处理层次聚类双重表示的有效方法和数据结构：树（树状图）和显著图（超距离）；
- 层次聚类：准平坦带层次、层次分水岭、聚集聚类（单连锁、平均连锁、完全连锁、指数连锁、ward或自定义规则）、约束连接性层次；
- 组件树：最小和最大树；
- 操作和探索层次结构：简化、累加器、簇提取、各种属性（大小、体积、动力学、周长、紧凑度、力矩等）、水平和非水平切割、层次对齐；
- 层次优化：最优切割，能量层次；
- 图的算法：累加器、顶点和簇的不相似性、区域邻接图、最小生成树和森林、分水岭切割；
- 评估：监督评估图形聚类和层次聚类；
- 图像工具箱：网格图的特殊方法，形状树，用于图像分析的层次聚类方法，Mumford Shah Energy的优化。
higra被认为具有模块性、性能和与经典数据分析管道的无缝集成。数据结构（图和树）与数据（顶点和边的权重）解耦，它们是简单的数组（在Python中用C++（++）数组和Python中的数组）。
##安装
###Python
python包可以与pypi一起安装：
`bash pip install higra `
支持的系统：
- Python 3.4, 3.5, 3.6, 3.7
- Linux 64 bits, macOS, Windows 64 bits
α+c++后端
C++后端是只头文件的库。目前没有提供全系统安装的设施：只需在需要的地方复制/通过！
##文档
[https://higra.readthedocs.io/](https://higra.readthedocs.io/）
##演示和教程
查看专用存储库[higra笔记本]（https://github.com/higra/Higra-Notebooks）以获取专门用于higra的jupyter笔记本的集合。
##构建
###使用cmake
需要：
- 克
- python+numpy
命令：
`bash git clone https://github.com/higra/Higra.git mkdir build cd build cmake ../Higra/ make `
有时，当系统上安装了几个python版本时，cmake会感到困惑。 您可以指定要与-dpython_可执行文件一起使用的版本：filepath=/path-to-python/python，例如
` cmake -DPYTHON_EXECUTABLE:FILEPATH=/anaconda3/bin/python../Higra/ `
python包是在目录中构建的
` build/higra/ `
###使用setup.py
文件setup.py是一个围绕cmake脚本的薄包装，以提供与pythonsetuptools的兼容性。
` pip install cmake python setup.py bdist_wheel cd dist pip install higra*.whl `
##开发扩展
虽然higra提供了许多矢量化的操作符来高效地在python中实现算法，但是有可能 有些操作在python中无法高效完成。 在这种情况下，[higra cppextension cookiecutter]（https://github.com/higra/Higra-cppextension-cookiecutter）启用 使用higra和python绑定轻松设置和生成c++扩展。
##第三方库
higra捆绑了几个第三方库（在lib文件夹中）：
- [pybind11]（https://github.com/pybind/pybind11）帮助创建c++方法和类的python绑定-[bsd样式许可证]（https://github.com/pybind/pybind11/blob/master/LICENSE）
- [xtensor]（https://github.com/QuantStack/xtensor）（使用[xtl]（https://github.com/QuantStack/xtl）、[xsimd]（https://github.com/QuantStack/xsimd）和[xtensor python]（https://github.com/QuantStack/xtensor-python）为C++提供类似于numpy的数组，并与Python无缝集成—所有这些都在[BSD-3子句许可证]（https://github.com/QuantStack/xtensor/blob/master/LICENSE）
- [catch2]（https://github.com/catchorg/Catch2）是一个单元测试框架-[boost software license 1.0]（https://github.com/catchorg/Catch2/blob/master/LICENSE.txt）
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