Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-10 14:38 UTC

omadson / fuzzy-c-means

A simple python implementation of Fuzzy C-means algorithm.

PythonMIT★ 193 зірки⑂ 44 форкиз трав. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#clustering#clustering-algorithm#clustering-methods#clusterization#fuzzy#fuzzy-clustering#fuzzy-cmeans-clustering#hacktoberfest

omadson/fuzzy-c-means має індекс здоров’я 80 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — AI Readiness (44/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

80
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

80
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Madson DiasОсобистий обліковий запис
257 підписників45 публічних репозиторіївз квіт. 2012 р.UFC

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIfuzzy-c-means2.0.24 1692352 дні томуmachine-learningdata-sciencefuzzy-c-meansclustering

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

73Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

61Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
0.7/36Ритм комітів — 1/52 тижнів із комітами
14.4/18Обсяг комітів — 39 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year39
human_commit_share—
days_since_last_push1
active_weeks_last_year1

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 9 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 52 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~106,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count9
latest_release_tagv2.0.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release52
mean_days_between_releases106,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

60Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

51Помірний
Як обчислюється оцінка
37/60Зірки — 193 зірок
13.6/25Форки — 44 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks44
stars193
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
48.3/80Щомісячні завантаження — 4 169 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesfuzzy-c-means
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4 169
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

60Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

23У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 96% комітів
6.8/13.5Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,955

Реактивність на issue та PR

67Добрий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
16.3/30Прийняття PR — злито 55/101 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs55
open_issues0
closed_issues27
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs46
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

64Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
17.3/25Охоплення власника — 257 підписників у omadson
24.1/25Послужний список — 45 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers257
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginomadson
public_repos45
account_age_days5 246
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 52 дн. тому
20/20Історія версій — 23 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesfuzzy-c-means
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish52

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://fuzzy-c-means.rtfd.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 8 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsclustering, clustering-algorithm, clustering-methods, clusterization, fuzzy, fuzzy-clustering, fuzzy-cmeans-clustering, hacktoberfest
has_wikiні
homepagehttps://fuzzy-c-means.rtfd.io
docs_sitehttps://fuzzy-c-means.rtfd.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

56Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 157 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages10
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:fuzzy-c-means@2.0.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 10 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

44Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

52Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/6 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes6 942
source_files_sampled6
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

193зірок GitHub
5контриб'юторів
39комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
9релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • GraphQL snapshot failed, fell back to REST: GitHub GraphQL error: Something went wrong while executing your query on 2026-09-10T14:37:27Z. Please include `9BAE:114D7D:BF2BD34:B9A4FE1:6AA2C0A7` when reporting this issue.; Something went wrong while executing your query on 2026-09-10T14:37:27Z. Please include `9BAE:114D7D:BF2BD34:B9A4FE1:6AA2C0A7` when reporting this issue.; Something went wrong while executing your query on 2026-09-10T14:37:27Z. Please include `9BAE:114D7D:BF2BD34:B9A4FE1:6AA2C0A7` when reporting this issue.
  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 44 ⇿
0Зірки
44Форки
3Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

010203040504432019-072022-072025-07
Мажорні 0Мінорні 1Патчі 2

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-10 14:37 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities157 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 5
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.21.1,<2pyproject.toml
PyPItabulate>=0.8.9,<1pyproject.toml
PyPItqdm>=4.64.1,<5pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.6.4,<3pyproject.toml
PyPItyper>=0.9.0,<0.10pyproject.toml
Усі залежності 363

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 14 прямих і 349 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy1.22.2пряма
PyPInumpy1.26.4пряма
PyPIpydantic1.9.0пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIpydantic2.6.4пряма
PyPItabulate0.8.10пряма
PyPItabulate0.8.9пряма
PyPItqdm4.62.3пряма
PyPItqdm4.66.2пряма
PyPItqdm4.68.4пряма
PyPItyper0.4.0пряма
PyPItyper0.9.0пряма
PyPItyper0.9.4пряма
PyPIannotated-types0.6.0непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio3.5.0непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi21.3.0непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens2.0.5непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-lru2.0.5непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIattrs21.4.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbabel2.9.1непряма
PyPIbackcall0.2.0непряма
PyPIbackrefs6.2непряма
PyPIbackrefs7.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIblack22.1.0непряма
PyPIblack24.10.0непряма
PyPIbleach6.2.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcertifi2021.10.8непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcfgv3.3.1непряма
PyPIcfgv3.4.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer2.0.12непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIclick8.0.4непряма
PyPIclick8.1.7непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIclick-log0.3.2непряма
PyPIclick-option-group0.5.9непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.0непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage6.3.2непряма
PyPIcoverage7.10.7непряма
PyPIcoverage7.15.2непряма
PyPIcycler0.11.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.5.1непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.1.1непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdeprecated1.3.1непряма
PyPIdistlib0.3.4непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocutils0.18.1непряма
PyPIdotty-dict1.3.0непряма
PyPIdotty-dict1.3.1непряма
PyPIentrypoints0.4непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecuting0.8.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.19.1непряма
PyPIfilelock3.30.3непряма
PyPIfilelock3.6.0непряма
PyPIflake84.0.1непряма
PyPIflake87.3.0непряма
PyPIfonttools4.29.1непряма
PyPIfonttools4.60.2непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfuzzy-c-means2.0.1непряма
PyPIghp-import2.0.2непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitdb4.0.9непряма
PyPIgitpython3.1.27непряма
PyPIgitpython3.1.52непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidentify2.4.10непряма
PyPIidentify2.6.15непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIidna3.3непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIiniconfig1.1.1непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinterrogate1.5.0непряма
PyPIinterrogate1.7.0непряма
PyPIinvoke1.6.0непряма
PyPIipykernel6.31.0непряма
PyPIipykernel6.9.1непряма
PyPIipython8.0.1непряма
PyPIipython8.18.1непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython9.15.0непряма
PyPIipython-genutils0.2.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIisort5.10.1непряма
PyPIisort5.13.2непряма
PyPIjedi0.18.1непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.0.3непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.3.2непряма
PyPIjson50.15.0непряма
PyPIjson50.9.6непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.25.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema4.4.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-builder1.1.1непряма
PyPIjupyter-client7.1.2непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core4.9.2непряма
PyPIjupyter-core5.8.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.18.2непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab3.2.9непряма
PyPIjupyterlab4.5.9непряма
PyPIjupyterlab4.6.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.1.2непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.10.3непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupytext1.13.7непряма
PyPIjupytext1.19.4непряма
PyPIkeyring23.5.0непряма
PyPIkiwisolver1.3.2непряма
PyPIkiwisolver1.4.7непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlibrt0.13.0непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkdown3.3.6непряма
PyPImarkdown3.9непряма
PyPImarkdown-it-py1.1.0непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe2.1.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.9непряма
PyPImatplotlib3.11.0непряма
PyPImatplotlib3.5.1непряма
PyPImatplotlib3.9.4непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImccabe0.6.1непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPImdit-py-plugins0.3.0непряма
PyPImdit-py-plugins0.4.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImistune0.8.4непряма
PyPImistune3.3.3непряма
PyPImkdocs1.2.3непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs0.3.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.4непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-jupyter0.20.0непряма
PyPImkdocs-jupyter0.24.8непряма
PyPImkdocs-material8.2.1непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.0.3непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings0.18.0непряма
PyPImkdocstrings0.24.3непряма
PyPImkdocstrings-python-legacy0.2.2непряма
PyPImkdocstrings-python-legacy0.2.4непряма
PyPImypy0.931непряма
PyPImypy1.19.1непряма
PyPImypy1.20.2непряма
PyPImypy-extensions0.4.3непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInbclassic0.3.5непряма
PyPInbclient0.10.2непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbclient0.5.11непряма
PyPInbconvert6.4.2непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.1.3непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.5.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInodeenv1.6.0непряма
PyPInotebook6.4.12непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging21.3непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandocfilters1.5.0непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.3непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec0.9.0непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpickleshare0.7.5непряма
PyPIpillow11.3.0непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpkginfo1.8.2непряма
PyPIplatformdirs2.5.1непряма
PyPIplatformdirs4.10.0непряма
PyPIplatformdirs4.4.0непряма
PyPIpluggy1.0.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit2.17.0непряма
PyPIpre-commit3.8.0непряма
PyPIprometheus-client0.13.1непряма
PyPIprometheus-client0.25.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.28непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.2непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpycodestyle2.14.0непряма
PyPIpycodestyle2.8.0непряма
PyPIpycparser2.23непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.16.3непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpyflakes2.4.0непряма
PyPIpyflakes3.4.0непряма
PyPIpygments2.11.2непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymdown-extensions10.21.3непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpymdown-extensions9.2непряма
PyPIpyparsing3.0.7непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyrsistent0.18.1непряма
PyPIpytest7.0.1непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpytest-cov3.0.0непряма
PyPIpytest-cov4.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.8.2непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.4.4непряма
PyPIpython-gitlab2.10.1непряма
PyPIpython-gitlab5.6.0непряма
PyPIpython-json-logger4.0.0непряма
PyPIpython-json-logger4.1.0непряма
PyPIpython-semantic-release7.25.0непряма
PyPIpython-semantic-release9.21.2непряма
PyPIpytkdocs0.16.0непряма
PyPIpytkdocs0.16.5непряма
PyPIpytz2021.3непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpywinpty3.0.3непряма
PyPIpywinpty3.0.5непряма
PyPIpyyaml6.0непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag0.1непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq22.3.0непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreadme-renderer32.0непряма
PyPIreferencing0.36.2непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.27.1непряма
PyPIrequests2.32.5непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrequests-toolbelt0.9.1непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich14.3.4непряма
PyPIrpds-py0.27.1непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsemver2.13.0непряма
PyPIsend2trash1.8.0непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools82.0.1непряма
PyPIsetuptools-scm6.4.2непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.16.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.0непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsniffio1.2.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIstack-data0.2.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIterminado0.13.1непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItestpath0.5.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItokenize-rt4.2.1непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomli2.0.1непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomlkit0.13.3непряма
PyPItomlkit0.7.0непряма
PyPItornado6.1непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItraitlets5.1.1непряма
PyPItraitlets5.15.1непряма
PyPItwine3.8.0непряма
PyPItyping-extensions4.10.0непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv20.13.1непряма
PyPIvirtualenv21.6.1непряма
PyPIwatchdog2.1.6непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.2.5непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebcolors24.11.1непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.2.3непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwrapt2.2.2непряма
PyPIzipp3.23.1непряма
PyPIzipp3.7.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:fuzzy-c-means@2.0.2 тягне 10 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з omadson/fuzzy-c-means. Читати поруч →

99kedro-org/kedroKedro is a toolbox for production-ready data science. It uses software engineering best practices to help you create data engineering and data science pipelines that are reproducible, maintainable, and modular.Винятковий98sktime/sktimeA unified framework for machine learning with time seriesВинятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.