角分辨光电子能谱（arpes）模块化数据分析规范
arpes的Python项目详细描述
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果皮
pyarpes简化了角分辨光发射光谱（arpes）的分析和收集，并强调
- 数据科学的现代最佳实践
- 支持一个标准的arpes分析工具库，与igor pro中提供的分析工具相镜像
- 交互式和可扩展的分析工具
它支持来自同步加速器和激光arpes源的各种数据格式，包括高级arpes 光源（ALS），由Scienta Omicron GmbH的“SES包装器”生产的数据，数据和实验文件来自 igor pro、nexus文件和其他。
要了解有关在分析或数据收集应用程序中安装和使用pyarpes的更多信息， 访问the documentation site。
Pyarpes目前由加州大学伯克利分校的Lanzara集团的Conrad Stansbury开发。
安装
pyarpes可以从源代码安装，也可以在python 3.6或3.7环境中使用pip或conda。 conda最好用作包管理器，以便安装用于读取hdf和 NetCDF文件。
PIP安装
pip install arpes
Conda安装
pyarpes通过arpesanaconda通道分发，但包含通过conda-forge的依赖项。 请确保不要将conda forge置于主通道优先级之上，因为这可能会导致安装blas时出现问题。 最小的安装看起来像
- ：： Conda配置–APEND通道Conda Forge conda安装-c arpes-c conda forge arpes
本地安装源
如果您想在使用pyarpes时修改它的源代码，您可能更喜欢从源代码进行本地安装。 详细信息可以在the documentation site上找到。
建议步骤
- 克隆或复制存储库中的文件夹结构arpes-analysis-scaffold， 如果愿意，跳过示例文件夹和数据
- 安装和配置标准工具，如Jupyter或jupyter lab。 配置基于jupyter的安装可以在jupyter.md 中找到
- 浏览the documentation site上的文档和示例笔记本。
联系人
问题、困难和建议可以指向conrad stansbury（chstan@berkeley.edu） 或作为问题添加到存储库中。如果出现故障，也要检查FAQ。
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