ステータス: 未リリース（準備中）。安定版の PyPI 配布は近日公開予定です。テスト配布（TestPyPI）は利用可能です。

Fortran 製の高速な機械学習カーネルと、Python から扱うための軽量バインディングを提供します。

主なアルゴリズム:

• KMeans（k‑means++ 初期化、チャンク距離計算、OpenBLAS を用いた高速化）

対応プラットフォーム（現状）:

• Python 3.9–3.12
• Linux x86_64（manylinux wheel。同梱 OpenBLAS）
• macOS / Windows については順次対応予定（当面はソースビルド）

安定版（準備中）:

pip install flearner

備考: 現在は未リリースのため、上記コマンドはまだ有効ではありません。以下の TestPyPI をご利用ください。

TestPyPI（テスト配布）:

pip install -i https://test.pypi.org/simple flearner==0.1.0 --extra-index-url https://pypi.org/simple

ソースから（共有ライブラリのビルドが必要）:

make lib         # flearner/lib/libfortlearner.* を生成
pip install -e . # 開発モードでインストール

失敗時のヒント（Linux）:

sudo apt-get install -y libopenblas-dev gfortran   # Ubuntu/Debian
sudo dnf install -y openblas-devel gcc-gfortran    # Fedora/RHEL

import numpy as np
from flearner.FortKMeans import FortKMeans

X = np.asfortranarray([[0.0, 0.0], [1.0, 1.1], [10.0, -1.0]], dtype=np.float64)

km = FortKMeans(n_clusters=2, random_state=0)
km.fit(X)
labels = km.predict(X)
score  = km.score(X)
km.dump("model.bin")
km.close()

km2 = FortKMeans.load("model.bin")
print(km2.predict(X))
km2.close()

詳細は docs/python/model_persistence.md も参照してください。

• PyPI（wheel/sdist）
  • manylinux wheel には OpenBLAS を同梱（静的/同梱リンク）し、pip install 直後に動作する形を提供します。
  • macOS/Windows も将来的に wheel 対応予定です（当面はソースビルド）。
• GitHub（ソース公開）
  • リポジトリ自体はソース中心で、生成済みバイナリはコミットしません。
  • リリース時は CI によりビルドした wheel/sdist を GitHub Releases のアセットとして提供します。

make lib                 # 共有ライブラリをビルド
pytest -q -m "not integration"   # ユニット（FakeLib ベース）
pytest -q -m integration         # 結合（共有ライブラリ必須、無ければ skip）
make allrun              # Fortranテスト→lib→Pythonテスト→デモ（lib未ロードならデモはskip）

バグ報告・提案は Issues にて歓迎します。変更提案や機能追加は、まず Issue で相談してください（合意形成を優先します）。開発の流れや規約は CONTRIBUTING.md を参照してください。

• 本体: MIT License（LICENSE）
• 同梱ライブラリ: OpenBLAS（BSD 3‑Clause）ほか
  • 詳細は THIRD_PARTY_NOTICES.md と flearner/licenses/* を参照

• 現状の wheel は Linux x86_64 のみ。同梱 OpenBLAS 前提です。
• macOS/Windows はソースからのビルドが必要（OpenBLAS と Fortran コンパイラを用意）。

Short English overview (for PyPI visitors):

FortLearner provides high‑performance machine learning kernels written in Fortran with thin Python bindings. Linux wheels bundle OpenBLAS so you can use it right after pip install. macOS/Windows support is planned; for now, build from source.