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TecplotDatReader:一款处理多部分ASCII Tecplot文件的类工具

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简介:
TecplotDatReader是一款专为解析复杂多部分ASCII格式Tecplot数据文件而设计的高效工具类。它能够快速准确地读取和分割大型数据集,方便后续的数据分析与可视化工作。 Tecplot 数据读取器是一个使用 Python 从具有多个部分的 ASCII Tecplot 文件中提取数据并将其存储为 NumPy 的 ndarray 对象以供操作及 Matplotlib 可视化的类。当前版本不包括求解时间解析功能。 要启动一个新的解析器,您可以使用以下代码: ``` parser = tecplotDataReader(path/to/dat/file.dat) ``` 解析器会自动生成关于您的 dat 文件的元数据: - Section 名称列表:`parser.sectionName` - 变量列表: `parser.variables` 这些部分是按循环顺序排列的。如果您不满意当前排序,可以通过调用 `parser.printSections()` 来显示循环顺序,并通过调用 `parser.moveSectionToEnd(sectionNumberInTheOutputList!)` 将条目移动到您希望的位置。

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  • TecplotDatReaderASCII Tecplot
    优质
    TecplotDatReader是一款专为解析复杂多部分ASCII格式Tecplot数据文件而设计的高效工具类。它能够快速准确地读取和分割大型数据集,方便后续的数据分析与可视化工作。 Tecplot 数据读取器是一个使用 Python 从具有多个部分的 ASCII Tecplot 文件中提取数据并将其存储为 NumPy 的 ndarray 对象以供操作及 Matplotlib 可视化的类。当前版本不包括求解时间解析功能。 要启动一个新的解析器,您可以使用以下代码: ``` parser = tecplotDataReader(path/to/dat/file.dat) ``` 解析器会自动生成关于您的 dat 文件的元数据: - Section 名称列表:`parser.sectionName` - 变量列表: `parser.variables` 这些部分是按循环顺序排列的。如果您不满意当前排序,可以通过调用 `parser.printSections()` 来显示循环顺序,并通过调用 `parser.moveSectionToEnd(sectionNumberInTheOutputList!)` 将条目移动到您希望的位置。
  • Matlab读取Tecplot ASCII dat(tec2mat)
    优质
    tec2mat是一款专门用于在MATLAB环境中解析和导入Tecplot格式ASCII数据文件的实用工具。它简化了复杂数据文件的处理流程,使用户能够高效地访问和分析科学计算中的网格与结果数据。 这是一个MATLAB函数,用于读取ASCII格式的Tecplot数据。它支持IJK有序数据和有限元数据,并且不需要安装Tecplot或拥有其许可证。文件包括: - tec2mat:核心脚本 - tec2mat_example:运行脚本示例 此外,我还有其他流体动力学工具。 此版本的代码已获得BSD许可证的许可。
  • Runner:.FIT、.TCX和.GPX
    优质
    Runner是一款专为运动爱好者设计的工具套件,能够轻松管理、转换以及分析常见的运动数据格式如.FIT、.TCX和.GPX文件,帮助用户更好地追踪并优化个人训练效果。 赛跑者提供一组工具用于处理 .FIT、.TCX 和 .GPX 文件。安装方法为:python setup.py install。 使用这些工具可以轻松地将文件从一种格式转换为另一种格式,例如: ``` runner-convert -i ~/2014-10-21_08-52-05_4_47.fit -o activity.tcx ``` 跑步者编辑功能允许用户修改给定活动的时间版本。示例命令如下: ``` runner-edit time -i activity.tcx -o activity_edited.tcx --time=+2hour ``` 此外,还有合并功能,可以将一个文件中的心率数据添加到另一个活动中,并使用插值来填补丢失的心率数据。 ``` runner-merge -m main_activity.tcx -c cardio_activity.tcx -o merged.tcx ``` 该项目在 MIT 许可下发布。
  • ImageJ for XTF: XTF 开源-开源
    优质
    简介:ImageJ for XTF 是一款专为处理XTF文件设计的开源软件。它利用了ImageJ的强大图像分析功能,提供一系列针对XTF格式优化的功能和插件,帮助用户高效解析、编辑及可视化数据。该工具支持跨平台使用,并拥有活跃的社区支持与丰富的文档资源。 该项目由“意大利国家研究委员会信息科学与技术研究所信号与图像实验室”发起的一个阶段诞生。ImageJforXTF 扩展了开源的 ImageJ 软件的功能,使用户能够打开并管理 XTF 文件。这些文件主要用于记录声纳和测深数据。用户可以使用该程序解析任何扩展名为“.xtf”的文件,并查看结果图像。除了利用 ImageJ 提供的基本功能外,用户还可以通过 GoogleMap 和 GoogleEarth 对图像进行尺寸调整、应用图形过滤器、执行测量以及对记录的数据进行地理配准。
  • ImageJ for XTF:XTF开源-开源
    优质
    ImageJ for XTF是一款专为XTF文件设计的开源图像处理软件。它基于广受好评的ImageJ平台进行开发,能够帮助用户高效地分析和编辑XTF格式的数据,适用于科学研究、医学影像等领域。 该项目源于意大利国家研究委员会信息科学与技术研究所信号与图像实验室的一个阶段成果。ImageJforXTF扩展了开源的ImageJ软件的功能,使其能够打开并管理XTF文件。这种文件用于记录声纳和测深数据。用户可以选择任何扩展名为“.xtf”的文件进行操作,程序会解析该文件,并显示生成的图像。除了使用ImageJ提供的基本功能外,用户还可以利用GoogleMap和GoogleEarth来调整图像大小、应用图形过滤器、执行测量以及地理标记记录的数据。
  • 基于LSSVM方法
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    本研究探讨了利用LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)工具箱进行多分类任务的方法。通过优化算法实现高效准确的分类性能,并结合实例分析其应用效果和优势。 LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)分类方法与SVM(Support Vector Machine)的主要区别在于,LSSVM将原问题中的不等式约束转换为等式约束,这大大简化了拉格朗日乘子α的求解过程。原本是一个二次规划(QP)问题,在LSSVM中则变成了一个线性方程组求解的问题。
  • Tecplot 360 2010版 CFD模拟后.zip
    优质
    Tecplot 360 2010版是一款专业的CFD(计算流体动力学)模拟后处理软件,用于分析和可视化复杂的流体流动与热传递数据。 使用Tecplot360进行模拟后处理,包括数值模拟分析、矢量图绘制、温度云图生成以及动画制作,并对数据报告进行处理。
  • xdem:数字高程模型(DEM)
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    xdem是一款专业的数字高程模型(DEM)处理工具套件,提供高效的数据导入、导出、分析及可视化功能,适用于地理信息科学和工程领域。 xdem 是一套用于处理数字高程模型(DEM)的工具,并且更多文档即将发布!安装方法如下: ``` git clone https://github.com/GlacioHack/xdem.git cd ./xdem conda create -f environment.yml conda activate glacio 或者 pip install git+https://github.com/GlacioHack/xdem.git ``` 结构上,目前 xdem 由三个库组成: - coreg.py 及其工具涵盖了 DEM 核心管理的不同方面。 - spatial_tools.py 用于在DEM 上进行空间操作。 - dem.py 用于特定于DEM 的操作,例如垂直基准面校正。 如何贡献:您可以在相关部分中找到改进库的方法。欢迎所有贡献者参与进来。为了防止冲突,建议为每个实现使用单独的分支。然后必须通过拉取请求将所有更改提交到 dev 分支。
  • 推荐MATLAB箱——Fraclab.rar
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    Fraclab是一款专为MATLAB设计的强大工具箱,用于分析和研究信号及图像中的多重分形特性。它提供了丰富的函数库与操作界面,帮助用户深入探索复杂系统的统计性质,是科研工作者和工程师的理想选择。 推荐一个MATLAB的多重分形工具箱——Fraclab.rar,这是一个非常好的工具箱,大家可以一起分享使用经验!不知道哪位熟悉这个工具箱的用法呢?如果有了解的朋友,请介绍一下它的具体应用方法吧。
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    SHP转KML文件是一款便捷高效的地理数据转换工具,支持将矢量地图格式Shapefile(SHP)轻松转换为Google Earth可读取的KML/KMZ格式,适用于GIS领域和地图爱好者。 一个将shp文件转换成kml文件的优秀工具。