gsn_numpy_util 0.1.0

努比效用比

在numpy-util中定义的所有符号都导入到 gsn_numpy_util模块，因此可以通过以下方式访问这些符号：

>>> import gsn_numpy_util as nu
>>> nu.y(2,1,pi/2, 3*pi/2)

内容：

• 实球和复球谐函数（y，ry）
• 从数组中删除inf和nan的函数（所有数据都很好， 剪贴簿）
• Fortran无格式I/O（写Fortran，读Fortran， 就地阅读fortran，跳过fortran）
• 生成坐标网格（网格和网格）
• 在N维（图像，平面图， unflattenmap，histo，histo2d，分区）
• 傅里叶变换的阐述-正弦变换，余弦变换， 等（功率谱，正弦变换，余弦变换，fst，ifst， fct，ifct变换，fstn，ifstn，fct n，ifctn，触发频率，rdct， irdct，rdst，irdst，dct，idct，dst，idst rdstfreq，rdctfreq）
• 使用各种基于fft的方法（poisson， 泊松fft，泊松fst，泊松fct，大泊松，大泊松fft， 大泊松fst，大泊松fct）
• 基于磁盘的大型阵列（bigarray）的实现 这些数组上的转换（例如big_fftn）
• 时间序列信息跨越阈值的性质 （seq_transitions，seq_transitions_idx，seq_length，seq_length_above，上面的seq_transitions_idx，seq_length_ 下面的seq_length_）
• 平均和重新绑定数组（rebin、ave、lave）
• 向量演算，（div，grad，curl，laplacian）
• 位和布尔数组（boolmat、bitmat、boolarr、bitarr）
• 随机偏差（randp，randlog）
• 坐标系和变换（笛卡尔，球面， 格雷厄姆•施密特）
• 加权平均数、标准差、几何平均数等 （加权平均值、加权标准值、几何平均值、均方根值）
• 获取唯一值并确定数组的集合成员身份。 注意，numpy有一个setmember1d函数，但几年前它得到了 与数组中何时存在重复元素相混淆。 （唯一1d，设置成员1d）

粒子.py

计算粒子分布的性质。

可通过

>>> import gsn_numpy_util as nu
>>> nu.particles.ellipticity(rs, ms)

内容：

• 基本变换：旋转、仿射变换等
• 基本矢量运算：震级、内积等。
• 粒子分布的性质：质心、角 动量
• 用对角化矩计算粒子分布形状 惯性张量
• 极小化偶极子和四极子的粒子分布形状 分布矩
• 高阶（八极等）傅里叶系数的计算
• 质量剖面、密度剖面、速度弥散剖面
• 用各种算法求质心距离
• 朋友之友（传递闭包）算法的实现
• 从Anatoly Klypin
结合密度最大算法求粒子群
• 坐标变换球形，圆柱形，
• 将粒子按n维合并到网格中

图.py

简单实现of图和函数计算几个 财产。

可通过

>>> import gsn_numpy_util as nu
>>> nu.graph.dfs(graph)

内容：

• 图形类
• 等价类类
• 传递闭包的几种实现
• 广度优先搜索，深度优先搜索