基于聚并方法的空间显式中立型生态模拟器
pycoalescence的Python项目详细描述
py聚合概述include：：docs/builds.rst
简介
~pycoherence为
建立、运行和分析空间显式中立
模拟提供了一个pythonic接口。模拟本身是用C++进行的，python接口提供了一个简单的
解决方案，用于设置和分析模拟。
有关完整文档，请参见
`here<；https://pycoalesion.readthedocs.io/en/release/>；`_.
installation
~~~~~~~~~~~~
可通过PIP、Conda或手动安装进行安装。
有关完整的安装说明，请参阅
`here<；https://pycoalenesis.readthedocs.io/en/release/readme/pycoalenesis.html"installation">；``uuu.
Mac OS X和Linux支持PIP，Mac OS X、Linux和Windows支持Conda。
安装""。也可以使用模块目录中的python installer.py在本地安装包。两种方法都要求
所有依赖项都已安装。默认情况下，.o文件编译到lib/obj和.so文件编译到necsim目录。
设置合并模拟所需的操作。重要的设置函数是：
-`` set_simulation_parameters（）``设置各种键模拟
变量，包括种子、输出目录、散布参数
和物种形成率。
-`` set_map（）``用于指定要使用的映射文件。更复杂的map
可以使用"set-map-file"提供文件设置。
"set-map-parameters（）"也可以用于自定义参数，
而不是从提供的tif文件中进行检测。
-`"set-specification-rates（）`"获取要应用于模拟结束。这是可选的。
-``run（）``检查并启动模拟，成功完成后写入输出数据库。根据
模拟的大小和分散变量，此阶段可能需要非常长的时间（长达数十小时）。完成后，将创建一个包含合并树的sql文件
。
合并树类还包含一些基本的分析功能，
例如在模拟后应用附加的物种形成率，或者
计算主模拟中碎片的物种丰度。
-记录完整空间数据的t/f
-包含片段数据的csv文件，或t/f，以确定是否应根据连续栖息地的平方计算
片段。
-要应用的物种形成率列表
-[可选]用于指定要从
-[可选]中采样的特定细胞的样本文件包含时间采样点的配置文件
需要。
-``apply（）``执行分析。对于大型模拟机来说，这可能是非常耗时的ram离子。计算结果将存储在最初指定的同一个sql文件中的额外表中。
-``get_species_richness（）``或其他等效函数，以获得生物多样性。
~需要同时安装
``c++``和``python`。python的标准配置。
-c++的boost库在这里<；https://www.boost.org>；` `。
-数字python（` ` numpy``）包（` ` pip install numpy`）.
-python和c++的gdal库（在这里<；https://www.gdal.org/>；`）。尽管可以关闭
gdal支持，但不建议这样做，因为如果您希望
使用.tif文件进行模拟，这一点非常重要。python包和``c++``
二进制文件都是必需的；安装在不同的系统之间是不同的，因此查看gdal文档以获得正确安装gdal的更多帮助。
https://github.com/ben strasser/fast cpp csv parser>；``。这个
提供了更快的csv读写功能，对于更大规模的模拟来说可能是必需的，但如果
模拟规模较小，则不需要。文件夹*fast cpp csv parser/*应位于
与**necsim**c++头文件（lib/necsim目录）相同的目录中。
-scipy包用于生成碎片化的环境
（``pip install scipy```）。
-matplotlib包用于绘制碎片化的环境景观
（``pip install matplotlib``）。
联系人
~~~~~~~~
作者：Samuel Thompson
联系人：samuelthompson14@imperial.ac.uk-Thompsonsed@gmail.com
机构：伦敦帝国理工学院和新加坡国立大学
1.2.6
请参阅文件**license.txt**或
转到"here<；https://opensource.org/licenses/mit>；`"，了解完整的许可证
详细信息。
简介
~pycoherence为
建立、运行和分析空间显式中立
模拟提供了一个pythonic接口。模拟本身是用C++进行的，python接口提供了一个简单的
解决方案，用于设置和分析模拟。
有关完整文档，请参见
`here<；https://pycoalesion.readthedocs.io/en/release/>；`_.
installation
~~~~~~~~~~~~
可通过PIP、Conda或手动安装进行安装。
有关完整的安装说明，请参阅
`here<；https://pycoalenesis.readthedocs.io/en/release/readme/pycoalenesis.html"installation">；``uuu.
Mac OS X和Linux支持PIP，Mac OS X、Linux和Windows支持Conda。
安装""。也可以使用模块目录中的python installer.py在本地安装包。两种方法都要求
所有依赖项都已安装。默认情况下，.o文件编译到lib/obj和.so文件编译到necsim目录。
设置合并模拟所需的操作。重要的设置函数是：
-`` set_simulation_parameters（）``设置各种键模拟
变量，包括种子、输出目录、散布参数
和物种形成率。
-`` set_map（）``用于指定要使用的映射文件。更复杂的map
可以使用"set-map-file"提供文件设置。
"set-map-parameters（）"也可以用于自定义参数，
而不是从提供的tif文件中进行检测。
-`"set-specification-rates（）`"获取要应用于模拟结束。这是可选的。
-``run（）``检查并启动模拟，成功完成后写入输出数据库。根据
模拟的大小和分散变量，此阶段可能需要非常长的时间（长达数十小时）。完成后，将创建一个包含合并树的sql文件
。
合并树类还包含一些基本的分析功能，
例如在模拟后应用附加的物种形成率，或者
计算主模拟中碎片的物种丰度。
-记录完整空间数据的t/f
-包含片段数据的csv文件，或t/f，以确定是否应根据连续栖息地的平方计算
片段。
-要应用的物种形成率列表
-[可选]用于指定要从
-[可选]中采样的特定细胞的样本文件包含时间采样点的配置文件
需要。
-``apply（）``执行分析。对于大型模拟机来说，这可能是非常耗时的ram离子。计算结果将存储在最初指定的同一个sql文件中的额外表中。
-``get_species_richness（）``或其他等效函数，以获得生物多样性。
~需要同时安装
``c++``和``python`。python的标准配置。
-c++的boost库在这里<；https://www.boost.org>；` `。
-数字python（` ` numpy``）包（` ` pip install numpy`）.
-python和c++的gdal库（在这里<；https://www.gdal.org/>；`）。尽管可以关闭
gdal支持，但不建议这样做，因为如果您希望
使用.tif文件进行模拟，这一点非常重要。python包和``c++``
二进制文件都是必需的；安装在不同的系统之间是不同的，因此查看gdal文档以获得正确安装gdal的更多帮助。
https://github.com/ben strasser/fast cpp csv parser>；``。这个
提供了更快的csv读写功能，对于更大规模的模拟来说可能是必需的，但如果
模拟规模较小，则不需要。文件夹*fast cpp csv parser/*应位于
与**necsim**c++头文件（lib/necsim目录）相同的目录中。
-scipy包用于生成碎片化的环境
（``pip install scipy```）。
-matplotlib包用于绘制碎片化的环境景观
（``pip install matplotlib``）。
联系人
~~~~~~~~
作者：Samuel Thompson
联系人：samuelthompson14@imperial.ac.uk-Thompsonsed@gmail.com
机构：伦敦帝国理工学院和新加坡国立大学
1.2.6
请参阅文件**license.txt**或
转到"here<；https://opensource.org/licenses/mit>；`"，了解完整的许可证
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欢迎加入QQ群-->： 979659372
