python自然断点法分类报错

python做自然断点法分类代码报错如何修改？

for col_name in df:
    col = df[col_name]
    breaks = jenkspy.jenks_breaks(col, n_classes=4) 
    ret[col_name] = breaks
 
out_df = pd.DataFrame(ret)

报错：

TypeError: The sequence of values contains values that will overflow C double capacities - %s

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
这个报错是由于使用jenkspy.jenks_breaks()函数计算分割点时，数据中的某些值超过了C double类型的最大值，导致了计算错误，进而抛出了异常。这个问题可以通过将数据归一化来解决，例如将数据除以一个较大的数，使得数据的范围在C double类型的容量范围内。
以下是一个修改示例代码：

import jenkspy
import pandas as pd

# 将数据归一化
max_val = df.max().max()
df_norm = df / max_val

ret = {}
for col_name in df_norm:
    col = df_norm[col_name]
    breaks = jenkspy.jenks_breaks(col, n_classes=4) 
    ret[col_name] = breaks

out_df = pd.DataFrame(ret)

在这个代码中，我们首先使用df.max().max()获取数据中的最大值，然后将数据除以这个最大值，得到归一化的数据。接着，我们使用归一化后的数据计算分割点，并保存结果到ret字典中。最后，我们将ret字典转换成DataFrame类型的数据，并返回结果。
你可以根据你的数据和需求来修改代码中的max_val值，以便得到合适的归一化数据。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

这个错误是由于数据中存在一些极大或极小的值，导致计算自然断点时超出了C double类型的范围。
可以使用numpy库的限制函数np.clip()将数据限制在一个较小的范围内，再进行自然断点法分类。