用于指定参数扫描的micro dsl
pscan的Python项目详细描述
一种模块，其唯一目的是通过 用于指定要扫描的参数值的通用框架。
组合参数扫描，联合参数扫描，“科学” 参数扫描，以及重复多少次的高级选项 可以进行模拟。
这个模块是在作者厌倦了同样的内容之后编写的 每次他想扫描他的 模拟。
模块设计的动力是意识到 基本上只有四种类型的“参数扫描” 必须完成。
- 多次运行相同的参数（例如stoch模拟）
- 共同改变某些参数（例如（i，j）=（1,2），（2,3），（3,4）， …）
- 组合地改变参数（例如（i，j）=（1,1），（1,2），（2,1）， （2,2））
- 改变“科学的”（例如（i0，j），（i，j0）表示固定的i0，j0，变化的 i，j）
所有这三项都可以用声明的方式指定（例如，用英语 句子）相对容易，但通常每个句子都需要编码 容易搞错嵌套循环。此模块将 可以查询iterable中的哪些参数以获取下一组 扫描中的参数。如果扫描中途停止，它将记住 它的状态，允许你重新加载，改变扫描参数， 继续跑步。如果您的代码需要 根据先前的模拟定期生成下一个参数。
如果有几个“联合”的不同参数，则每个“组”都有 将以组合方式交互。更抽象地说，你应该考虑 与“单个”相同的联合变化参数集 参数。
下面是一个使用包的所有特性的示例。说我们 有两个参数a和b，我们希望它们共同变化，并且 另一个参数c，我们想根据 (a,b)。为了使事情更复杂，我们要运行模拟2 每组(a,b,c)的时间，除了如果“c”太大，我们运行 减少重复以节省时间。这通常会涉及很多 仔细编码的样板文件，但是我们只能告诉PScan.Scan 我们想要的：
>>> from pscan import Scan
>>> import numpy as np
>>> def f(a,b,c):
>>> print('a = ', a, ', b = ', b, ', c = ', c)
>>> p = {}
>>> p['a'] = np.linspace(0, 10, 5)
>>> p['b'] = np.linspace(0.1, -0.5, 5)
>>> p['c'] = np.linspace(10, 20, 3)
>>> default_count = lambda p: 2
>>> # None specifies to default to previous value
>>> big_c_count = lambda p: 1 if p['c'] >= 14 else None
>>>
>>> s = Scan.from_dict(p, joint_lists=[['a','b']])
>>> s.add_count(default_count) # these will be called
>>> s.add_count(big_c_count) # in the order they were added
>>> s.run_scan(f) # verify scan validity and run
a = 0.0 , b = 0.1 , c = 10.0
a = 0.0 , b = 0.1 , c = 10.0
a = 2.5 , b = -0.05 , c = 10.0
a = 2.5 , b = -0.05 , c = 10.0
a = 5.0 , b = -0.2 , c = 10.0
a = 5.0 , b = -0.2 , c = 10.0
a = 7.5 , b = -0.35 , c = 10.0
a = 7.5 , b = -0.35 , c = 10.0
a = 10.0 , b = -0.5 , c = 10.0
a = 10.0 , b = -0.5 , c = 10.0
a = 0.0 , b = 0.1 , c = 15.0
a = 2.5 , b = -0.05 , c = 15.0
a = 5.0 , b = -0.2 , c = 15.0
a = 7.5 , b = -0.35 , c = 15.0
a = 10.0 , b = -0.5 , c = 15.0
a = 0.0 , b = 0.1 , c = 20.0
a = 2.5 , b = -0.05 , c = 20.0
a = 5.0 , b = -0.2 , c = 20.0
a = 7.5 , b = -0.35 , c = 20.0
a = 10.0 , b = -0.5 , c = 20.0
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