分析标量场和矢量场的工具
IMTreatment的Python项目详细描述
编写本模块是为了对piv速度场进行分析和更具体的结构检测。 它现在更通用，可以处理不同类型的数据（点云、标量场和矢量场等），并对它们进行经典和更高级的分析（光谱、POD、后处理、可视化等）。
主持于FramaGit。
有关ReadTheDocs的完整文档。
一般数据分析
- 表示1个组件（ScalarField）的2d字段的类
- 表示2个组件（VectorField）的2d字段的类
- 表示标量字段集的类向量字段（SpatialScalarFields、TemporalScalarFields、SpatialVectorFields和TemporalVectorFields）
- 类表示配置文件（Profile）
- 类表示散点（Points）
- 模态分解（pod，dmd）和重构模块（pod）
- 从davis、matlab、ascii、pivmat和images文件导入/导出数据的模块（file_operation）
- 可视化这些数据的功能（plotlib）
流量分析
- 创建人工漩涡的模块：burger、jill、rankine，…并模拟它们在势流中的运动（vortex_creation）
- 提供多个涡流标准计算的模块（vortex_criterions）
- 自动检测和跟踪临界点的模块（vortex_detection）
- 用于计算某些涡流特性（vortex_properties）演变的模块
- 生成具有任意几何形状的势流的模块（potential_flow）
依赖关系
必须填写：
- 努比
- matplotlib
- scipy
- 联合国大学
- 修改
可选：
- sklearn（使用点聚类）
- networkx（使用强制定向算法比较轨迹）
- colorama（在操作文件时有一个很好的界面）
- h5py（允许从pivmat文件导入数据）
安装
PYPI现在提供IMtreatment： pip install IMTreatment
或者如果您希望从源代码手动安装： pip install 'git+https://framagit.org/gabylaunay/IMTreatment.git#egg=IMTreatment'
文档
imtreatment被记录在内联和ReadTheDocs中。 您还可以使用build_doc.sh在本地生成html文档。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
