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PyKrige是一个用于Python的Kriging工具包,提供源码。

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简介:
皮格里格是一个为Python设计的Kriging工具包,旨在提供强大的数据插值功能。该代码能够有效支持二维和三维的普通以及通用克里金方法。它内置了多种标准变异函数模型,包括线性、幂函数、球面函数、高斯函数和指数函数,并且允许用户灵活地使用自定义的变异函数模型。 2D通用克里金代码目前已实现对区域线性、对数对数和外部漂移项的支持,而3D通用克里金代码则在所有三个空间维度上均支持区域线性漂移项。 此外,两种通用克里金法也集成了通用的“指定”和“功能”漂移功能。 通过“指定”漂移功能,用户可以手动精确地设定每个数据点以及所有网格点的漂移值。 相反,“功能性”漂移功能则允许用户提供一个可调用函数,用于定义漂移的空间坐标变化规律。 该软件包还包含一个模块,该模块的设计专门为处理ASCII网格文件(*.asc)提供了便利,对于需要处理此类文件的数据分析而言将十分有用。 为了获取更全面的信息以及详细的使用示例,请查阅相关的文档资料。 要安装PyKrige,您需要确保您的系统上已经安装了Python 3.5及以上版本,以及numpy和scipy库。 您可以通过pip命令从PyPi仓库直接安装: pip install p

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  • PyKrige: PythonKriging-
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    PyKrige是一款Python语言开发的克里金插值工具包,提供了便捷的数据空间分析和预测功能,适用于地理统计学领域的研究人员与开发者。欢迎查看其源代码以深入学习和应用。 皮格里格 是一个用于Python的Kriging工具包。它支持二维(2D)和三维(3D)普通克里金法及通用克里金法。内置了标准变异函数模型,包括线性、幂次方、球面、高斯以及指数模型,并且可以使用自定义变异函数模型。 对于二维的通用克里金代码来说,它当前支持区域线性和对数-对数漂移项以及其他外部漂移项;而在三维中,则在所有三个空间维度上都支持区域线性漂移。两种类型的通用克里金方法也均能处理“指定”和“功能型”的漂移函数。“指定的”漂移函数允许用户手动为每个数据点以及所有的网格节点设定值,而通过提供一个可调用的定义了漂移动态的空间坐标的函数,则能够使用“功能性”漂移。 此外,该软件包包含了一个模块,其中的功能对于处理ASCII格式的网格文件(*.asc)可能会有所帮助。有关更详细的信息和示例,请查阅文档。 安装皮格里格需要Python 3.5或更高版本以及numpy、scipy库的支持,并可以通过pip install p命令从PyPi进行安装。
  • Python-Utils:额外便捷Python模块,未标准库中
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    Python-Utils是一款扩展性Python模块,提供了许多实用工具函数,旨在为开发者带来便利,这些功能并未在Python的标准库中出现。 Python Utils 是一个包含小型 Python 函数和类的集合,这些函数和类使通用模式更短、更容易实现。它并非涵盖所有内容,但过去对我帮助很大,并且我会继续扩展其功能。其中一个使用 Python Utils 的库是 Django Utils。 安装要求:支持六个最新版本。 安装: 该软件包可以通过 pip 安装(这是推荐的方法): ``` pip install python-utils ``` 或者,如果 pip 不可用,则 easy_install 也可以正常工作: ``` easy_install python-utils ``` 还可以从 Pypi 或 Github 下载最新版。
  • 逐步回归法Matlab代-STK: STK小型箱,主要Kriging插值/回归...
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    STK是专为Kriging插值与回归设计的小型Matlab工具箱,内含基于逐步回归方法的相关代码,助力高效的数据分析和建模。 STK:用于Kriging的小型(Matlab/Octave)工具箱 此自述文件是STK的一部分。 STK是一个免费软件:您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可的条款(许可证版本3或更高版本,取决于您的选择)来重新分发和修改它。 分发STK的目的在于希望其有用性,但不提供任何担保;甚至没有对其适销性和特定用途适用性的暗示保证。 有关更多详细信息,请参阅GNU通用公共许可证。 您应该已经与STK一起收到了GNU通用公共许可的副本。如果没有,请查阅相关文档获取更多信息。 一般信息 版本:请查看stk_version.m文件。 作者:详情见AUTHORS.md文件。 维护者:朱利安·贝克(Julien Bect)和伊曼纽尔·巴斯克斯(Emmanuel Vazquez) STK是一个小型工具箱,主要用于插值回归技术——称为kriging。这种技术与样条曲线和径向基函数密切相关,并且可以被解释为使用高斯过程的非参数贝叶斯方法。 此外,STK还提供了用于顺序和非顺序实验设计的相关工具。
  • PseudoGen:生成伪代 - 由PS
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    PseudoGen是一款创新软件开发工具,专为程序员设计,能够高效地将复杂源代码转换成简洁明了的伪代码。该工具旨在简化程序理解过程,并促进算法教学和团队沟通。由PS公司倾力打造。 假性原是一种从源代码自动生成伪代码的工具,并且可以通过Docker进行安装使用。 首先运行以下命令以启动容器: ```bash docker run -itd delihiros/pseudogen ``` 接着进入pseudogen目录并执行生成脚本,如下所示: ```bash /# cd pseudogen/data /../run-pseudogen.sh -f tune/travatar.ini ``` 该工具需要Python 3.5或更高版本。安装相关依赖项,请运行以下命令: ```bash apt install git libboost-all-dev autoconf automake autotools-dev libtool zlib1g-dev cmake build-essential python3 python3-pip wget -y pip3 install nltk ``` 对于Mac OS X用户,由于GIZA++是为Linux编写的,可能需要进行一些修改才能成功安装。
  • GeoTools款开Java库,地理空间数据
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    GeoTools是一款强大的、开源的Java库,为开发者提供了丰富的地理空间数据处理与分析功能,支持多种格式的数据操作。 GeoTools是一个开源的Java库,用于提供地理空间数据工具。
  • 人使pyinstaller打辅助.rar
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    这是一个专为个人设计的PyInstaller打包辅助工具及其源代码的压缩文件。它帮助Python开发者更便捷地将程序打包成独立可执行文件。 今天分享一个我自己使用的pyinstaller打包辅助工具。这个工具内置了常用选项,只需勾选后点击打包即可完成操作。需要注意的是,对于.py文件的打包来说,-F -w -i 参数有效;而对于.spec 文件,则这三个参数是否被选择都不会影响保存路径的选择,默认情况下会与打包工具处于同一路径下或者用户可以自定义保存路径。(build文件夹、spec文件和exe文件都将在目标路径中生成) 不足之处:1. 程序是通过调用os.system(cmd)来执行打包操作,但目前还无法在工具界面显示控制台的代码输出。因此,在打包过程中会出现一个窗口弹出,待打包完成后该窗口会自动关闭。2. 适用于win10系统的这个打包工具可能不兼容于win7系统环境,请需要的朋友自行编译使用。
  • Python-Zincbase:构建知识图谱
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    Python-Zincbase是一款专为开发者设计的知识图谱构建工具包。它利用Python语言的优势,提供高效、灵活的知识存储和查询服务,助力于数据驱动的应用开发与研究。 Zincbase 是一个用于构建知识图谱的工具包。
  • ADCIRCPY:处理ADCIRC模型文件Python-
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    ADCIRCPY是一款专为处理ADCIRC模型输出数据而设计的Python工具包。它提供了读取、分析和可视化水文模拟结果的功能,简化了科研人员的数据处理流程。 ADCIRCPy是一个用于自动运行ADCIRC模型的Python库。在安装时,请确保使用至少版本为3.6的虚拟环境,并可以通过conda或操作系统的工具创建该环境。您还可以利用pip命令进行安装,这将获取最新的稳定版:`pip install adcircpy`。 另外,也可以通过克隆存储库并执行 `pip install .` 来手动安装程序。 示例用法可以在相应的目录中找到。此外,此程序还提供了可以通过命令行界面使用的多个功能选项: - tide_gen - plot_mesh - tidal_run - best_track_run - best_track_file - plot_maxele - plot_fort61 - fort63 例如,若要从命令行生成潮汐组成模板,则可以执行 `tide_gen` 命令。
  • Python - 这Ehentai网站TAG中文翻译服务网址
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    这是一个专门针对EHentai网站提供的在线工具,能够将相关标签自动翻译成中文,方便用户快速准确地理解内容。 这是一个提供E-hentai网站TAG中文翻译的网站。
  • PyEIT:电阻抗层析成像Python
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    简介:PyEIT是一款专为电阻抗层析成像技术设计的Python工具包,提供了一套完整的数值模拟和图像重建解决方案。它支持研究人员进行高效的算法开发、仿真测试及临床应用探索。 感谢您对pyEIT的关注! pyEIT是一个用于电阻抗层析成像(EIT)的基于Python的开源框架。 该框架的设计理念是模块化、极简主义、可扩展性和面向对象编程。 1. 简介 1.1 依赖关系 必备 - numpy (已测试至版本:numpy-1.19.1) - scipy (已测试至版本:scipy-1.5.0) - matplotlib (已测试至版本:matplotlib-3.3.2) 可选 - pandas (已测试至版本:pandas-1.1.3,用于数据分析和处理) - vispy(在Python 3.8中因vispy失败) - 注意: pyEIT使用vispy进行三维网格的可视化。如果仅需二维EIT,则不需要此模块。 问题1:为什么选择vispy进行3D可视化? 答:PyEIT采用vispy来实现四面体结构的三维展示,若只需处理二维数据则无需该库的支持。Vispy具有最小化的系统依赖性,并且完全使用Python编写。用户仅需具备支持OpenGL的图形卡即可享受快速渲染体验。