Victor Dods的Python包（主要与数学相关）
vorp的Python项目详细描述
版权所有（c）2016 Victor Dods
修改、合并、发布、分发、再授权和/或出售软件的
副本，并允许向其提供软件的人员这样做，受限于以下条件：
对于适销性的保证，
适用于特定目的和不侵权。在任何情况下，
作者或版权所有人都不对任何索赔、损害赔偿或其他
责任负责，无论是在诉讼或合同、侵权行为或其他方面，都是由于，
与软件无关，或与
软件的使用或其他交易有关。
下载网址：https://github.com/vdods/vorpy/archive/v0.7.0.tar.gz
描述：vorpy
==
写出来的东西可以反复使用。
vorpy是"victor dods的python包"的缩写。另外，如果你用谷歌搜索"vorpy"，你会发现一些相当"搞笑"的东西<；http://www.urbandictionary.com/define.php？term=vorpy>；``uuu`shit<；http://vorpycrill.bandcamp.com/releases>；``uuuyu，这似乎是一个不错的名字选择。
===
`vorpy<；https://github.com/vdods/vorpy/tree/master/vorpy>；vorpy包的根模块。https://github.com/vdods/vorpy/blob/master/vorpy/pickle.py>；`UA模块，通过pickle文件方便基于磁盘的数据缓存。当使用生成耗时但不经常更改的数据时非常有用。
`vorpy.symbolic<；https://github.com/vdods/vorpy/blob/master/vorpy/symbolic.py>；`符号演算模块。此模块简化了"sympy"的使用，方便了向量/张量演算（通过符号的"numpy.ndarray"）的使用，并允许将符号函数编译为python代码，如果需要，可以缓存生成的代码。这个过程在"sympy"中被称为"lambdification"。查看此源中的"cached"u lambdified函数。
"vorpy.symplectic"集成<；https://github.com/vdods/vorpy/blob/master/vorpy/symplectic integration/>；`实现辛积分器的模块；可用的是一系列可分离的哈密顿积分器和一个不可分离的哈密顿积分器。
`vorpy.tensor<；https://github.com/vdods/vorpy/blob/master/vorpy/tensor.py>；`提供处理张量值的函数的模块，特别是``contract`函数，它的作用与"numpy.einsum"相同，但允许"dtype=object"。
vorpy
或者，可以使用以下命令直接从github.com存储库安装它：
：
从vorpy包repo的本地副本：
：
pip install--upgrade ppath/to/vorpy
，其中path/to/vorpy是项目的根目录；包含setup.py的路径（以及这个readme.md文件）。建议：请参见``pip install--editable<；path/url>；``
使用以下明显的命令：
：：
可以使用特定链接从github获取特定标记版本的tarball。最新版本的git标记为"v0.4.3"，可从以下位置下载：
：
运行测试
==
>可以通过命令运行单元测试套件：
：：
release notes
==
-``0.7.0``：对符号多项式生成函数的修改。
-``0.6.0``：添加了``vorpy.manifold``和``vorpy.辛``模块，它实现了这些类别中的一些基本演算。
-``0.5.1``：修复了python 2``reduce``被移到``functools``模块的错误，因此在python 3中导致了一个名称错误。
-``0.5.0``：添加了``vorpy.tensor``.
-``0.4.3```：可以提交给``pypi``的更多更新。made tests生成文件到"test_artifacts"目录。
-``0.4.2``：能够提交到`pypi`（python包索引）的更新。还有一个小的异常打印改进。
-``0.4.1``：将``vorpy.pickle``更改为使用``dill``模块（可以pickle lambda表达式）而不是内置的``pickle``模块。
-``0.4.0`：添加了``vorpy.pickle`。
-``0.3.1``：添加了如果在积分过程中出现异常，则从辛积分中挽救结果。
-``0.3.0`：添加了``vorpy.辛积分.不可分离的`.
-``0.2.0``：添加了``vorpy.辛积分.可分离的`.
-``0.1.0`：添加了"vorpy.apply_along_axies`.
-``0.0.0``：初始版本。添加了"vorpy.symbolic"`.
待办事项列表
==
-合并vorpy.symbolic.multiindex\u迭代器和vorpy.tensor.multiindex\u迭代器（可能使用symbolic中的一个，因为它看起来更漂亮，但它确实属于vorpy.tensor模块）。
-在dist包中包含测试，因此可以在安装站点对它们进行测试。
-使"符号"模块知道矢量化操作，以便可以使用快速的"numpy"实现的"ndarray"函数，而不是结构遗忘完全写出的符号表达式。例如，二次型的第一个和第二个总导数是简单的矩阵表达式，它们有简单的"numpy"表达式。
-验证"vorpy.apply"是否自动并行化。
-要求"numpy.ndarray"或"tuple"是输入数组的类型。对于"沿U轴应用"，这样在只有一个输入数组的基本情况下就不需要额外的paren来形成一个平凡的元组。允许在"input_array_v[0].shape==）``和"input_axis_v==[]``的基本情况下，'
-增加tao的不可分离哈密顿积分的阶数实际上并没有做它应该做的事情，即使使用非常小的时间步（预期的行为是错误的阶数更小，但实际发生的情况是，它的顺序与say order=2）相同。检查为什么会发生这种情况（可能已出版的tao论文版本会随着更正而更新）。
-使用"jacobi-maupertuis principle<；https://en.wikipedia.org/wiki/maupertuis%27_principle>；`.
-为h error上的积分器指定一个上限，该上限为abs（h-h（qp（0）））。在计算下一步时，如果h误差高于上限，则用较低的dt重新计算该步。这将涉及定义一个搜索策略，使dt不太小。
-将"pendulumnd"和"keplernd"从tests dir移到vorpy中，并编写测试来象征性地验证所有公式的正确性。我们的目标是创建更多这样的系统，以提供一个可以使用和实验的完整的动态系统家族。
-让测试创建一个"test_artifacts"subdir，测试生成的所有文件都放在其中，因此在测试运行后有一件简单的事情要删除（或者测试可以自己清理这些内容）。
-切换到"pytest<；https://docs.pytest.org/en/latest/>；` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` `在"vorpy.pickle"之上的层。
-生成一个人类可读的散列，它将单词连接起来表示散列空间的元素。这应该可以转换成二进制字符串。示例：
：：：
stupidlywalkingperson
bigthing
tree
可能还会将剩余的位以十进制或十六进制数字结尾。示例：
：：：
stupidlywalkingpersona07be5
tree10034
请参见"this<；https://stackoverflow.com/questions/17753182/getting-a-large-list-of-nominals-or-adoptames-in-python-with-nltk-or-python-mad>；`_.
-在``vorpy.symbolic.cached_lambdified``中对被lambdified的内容使用哈希，以便对函数的更改自动导致缓存更新。
-创建一个为concurrent.futures.processpoolexecutor提供良好抽象的模块，用于并行正在处理。
-允许在缓存的lambdified中为缓存的dirname添加多个嵌套的dir——这将与缓存代码的多个嵌套模块相对应。使用os.makedirs而不是os.mkdir
references
===
-`mainter release instructions<；release instructions.md>；`_
-[http://docs.python guide.org/en/latest/writing/structure/]
-[https://en.wikipedia.org/wiki/辛积分器]
-[https://en.wikipedia.org/wiki/energy\u drift]
-[https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/physreve.94.043303]-moleitao-不可分离哈密顿量的显式辛逼近：算法和长时间性能
-dill<；的包索引https://pypi.python.org/pypi/dill>；`（由``vorpy.pickle``导入）提出以下请求：
：
：
如果您使用dill进行研究，从而获得出版物，我们要求您在出版物中引用以下内容，以确认使用dill：
M.M.McKerns，L.Strand，T.Sullivan，A.Fang，M.A.G.Aivazis，
"构建预测科学框架"，2011年第十届python科学大会论文集；
http://arxiv.org/pdf/1202.1056
michael mckerns和michael aivazis，
"Pathos:异构计算框架"，2010-；
http://trac.mystic.cacr.caltech.edu/project/pathos
请参见http://trac.mystic.cacr.caltech.edu/project/pathos或http://arxiv.org/pdf/1202.1056 f或者进一步的信息。
关键词：数值计算符号张量微积分缓存lambdify几何辛积分
平台：未知
需要python:>；=3
修改、合并、发布、分发、再授权和/或出售软件的
副本，并允许向其提供软件的人员这样做，受限于以下条件：
对于适销性的保证，
适用于特定目的和不侵权。在任何情况下，
作者或版权所有人都不对任何索赔、损害赔偿或其他
责任负责，无论是在诉讼或合同、侵权行为或其他方面，都是由于，
与软件无关，或与
软件的使用或其他交易有关。
下载网址：https://github.com/vdods/vorpy/archive/v0.7.0.tar.gz
描述：vorpy
==
写出来的东西可以反复使用。
vorpy是"victor dods的python包"的缩写。另外，如果你用谷歌搜索"vorpy"，你会发现一些相当"搞笑"的东西<；http://www.urbandictionary.com/define.php？term=vorpy>；``uuu`shit<；http://vorpycrill.bandcamp.com/releases>；``uuuyu，这似乎是一个不错的名字选择。
===
`vorpy<；https://github.com/vdods/vorpy/tree/master/vorpy>；vorpy包的根模块。https://github.com/vdods/vorpy/blob/master/vorpy/pickle.py>；`UA模块，通过pickle文件方便基于磁盘的数据缓存。当使用生成耗时但不经常更改的数据时非常有用。
`vorpy.symbolic<；https://github.com/vdods/vorpy/blob/master/vorpy/symbolic.py>；`符号演算模块。此模块简化了"sympy"的使用，方便了向量/张量演算（通过符号的"numpy.ndarray"）的使用，并允许将符号函数编译为python代码，如果需要，可以缓存生成的代码。这个过程在"sympy"中被称为"lambdification"。查看此源中的"cached"u lambdified函数。
"vorpy.symplectic"集成<；https://github.com/vdods/vorpy/blob/master/vorpy/symplectic integration/>；`实现辛积分器的模块；可用的是一系列可分离的哈密顿积分器和一个不可分离的哈密顿积分器。
`vorpy.tensor<；https://github.com/vdods/vorpy/blob/master/vorpy/tensor.py>；`提供处理张量值的函数的模块，特别是``contract`函数，它的作用与"numpy.einsum"相同，但允许"dtype=object"。
vorpy
或者，可以使用以下命令直接从github.com存储库安装它：
：
从vorpy包repo的本地副本：
：
pip install--upgrade ppath/to/vorpy
，其中path/to/vorpy是项目的根目录；包含setup.py的路径（以及这个readme.md文件）。建议：请参见``pip install--editable<；path/url>；``
使用以下明显的命令：
：：
可以使用特定链接从github获取特定标记版本的tarball。最新版本的git标记为"v0.4.3"，可从以下位置下载：
：
运行测试
==
>可以通过命令运行单元测试套件：
：：
release notes
==
-``0.7.0``：对符号多项式生成函数的修改。
-``0.6.0``：添加了``vorpy.manifold``和``vorpy.辛``模块，它实现了这些类别中的一些基本演算。
-``0.5.1``：修复了python 2``reduce``被移到``functools``模块的错误，因此在python 3中导致了一个名称错误。
-``0.5.0``：添加了``vorpy.tensor``.
-``0.4.3```：可以提交给``pypi``的更多更新。made tests生成文件到"test_artifacts"目录。
-``0.4.2``：能够提交到`pypi`（python包索引）的更新。还有一个小的异常打印改进。
-``0.4.1``：将``vorpy.pickle``更改为使用``dill``模块（可以pickle lambda表达式）而不是内置的``pickle``模块。
-``0.4.0`：添加了``vorpy.pickle`。
-``0.3.1``：添加了如果在积分过程中出现异常，则从辛积分中挽救结果。
-``0.3.0`：添加了``vorpy.辛积分.不可分离的`.
-``0.2.0``：添加了``vorpy.辛积分.可分离的`.
-``0.1.0`：添加了"vorpy.apply_along_axies`.
-``0.0.0``：初始版本。添加了"vorpy.symbolic"`.
待办事项列表
==
-合并vorpy.symbolic.multiindex\u迭代器和vorpy.tensor.multiindex\u迭代器（可能使用symbolic中的一个，因为它看起来更漂亮，但它确实属于vorpy.tensor模块）。
-在dist包中包含测试，因此可以在安装站点对它们进行测试。
-使"符号"模块知道矢量化操作，以便可以使用快速的"numpy"实现的"ndarray"函数，而不是结构遗忘完全写出的符号表达式。例如，二次型的第一个和第二个总导数是简单的矩阵表达式，它们有简单的"numpy"表达式。
-验证"vorpy.apply"是否自动并行化。
-要求"numpy.ndarray"或"tuple"是输入数组的类型。对于"沿U轴应用"，这样在只有一个输入数组的基本情况下就不需要额外的paren来形成一个平凡的元组。允许在"input_array_v[0].shape==）``和"input_axis_v==[]``的基本情况下，'
-增加tao的不可分离哈密顿积分的阶数实际上并没有做它应该做的事情，即使使用非常小的时间步（预期的行为是错误的阶数更小，但实际发生的情况是，它的顺序与say order=2）相同。检查为什么会发生这种情况（可能已出版的tao论文版本会随着更正而更新）。
-使用"jacobi-maupertuis principle<；https://en.wikipedia.org/wiki/maupertuis%27_principle>；`.
-为h error上的积分器指定一个上限，该上限为abs（h-h（qp（0）））。在计算下一步时，如果h误差高于上限，则用较低的dt重新计算该步。这将涉及定义一个搜索策略，使dt不太小。
-将"pendulumnd"和"keplernd"从tests dir移到vorpy中，并编写测试来象征性地验证所有公式的正确性。我们的目标是创建更多这样的系统，以提供一个可以使用和实验的完整的动态系统家族。
-让测试创建一个"test_artifacts"subdir，测试生成的所有文件都放在其中，因此在测试运行后有一件简单的事情要删除（或者测试可以自己清理这些内容）。
-切换到"pytest<；https://docs.pytest.org/en/latest/>；` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` `在"vorpy.pickle"之上的层。
-生成一个人类可读的散列，它将单词连接起来表示散列空间的元素。这应该可以转换成二进制字符串。示例：
：：：
stupidlywalkingperson
bigthing
tree
可能还会将剩余的位以十进制或十六进制数字结尾。示例：
：：：
stupidlywalkingpersona07be5
tree10034
请参见"this<；https://stackoverflow.com/questions/17753182/getting-a-large-list-of-nominals-or-adoptames-in-python-with-nltk-or-python-mad>；`_.
-在``vorpy.symbolic.cached_lambdified``中对被lambdified的内容使用哈希，以便对函数的更改自动导致缓存更新。
-创建一个为concurrent.futures.processpoolexecutor提供良好抽象的模块，用于并行正在处理。
-允许在缓存的lambdified中为缓存的dirname添加多个嵌套的dir——这将与缓存代码的多个嵌套模块相对应。使用os.makedirs而不是os.mkdir
references
===
-`mainter release instructions<；release instructions.md>；`_
-[http://docs.python guide.org/en/latest/writing/structure/]
-[https://en.wikipedia.org/wiki/辛积分器]
-[https://en.wikipedia.org/wiki/energy\u drift]
-[https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/physreve.94.043303]-moleitao-不可分离哈密顿量的显式辛逼近：算法和长时间性能
-dill<；的包索引https://pypi.python.org/pypi/dill>；`（由``vorpy.pickle``导入）提出以下请求：
：
：
如果您使用dill进行研究，从而获得出版物，我们要求您在出版物中引用以下内容，以确认使用dill：
M.M.McKerns，L.Strand，T.Sullivan，A.Fang，M.A.G.Aivazis，
"构建预测科学框架"，2011年第十届python科学大会论文集；
http://arxiv.org/pdf/1202.1056
michael mckerns和michael aivazis，
"Pathos:异构计算框架"，2010-；
http://trac.mystic.cacr.caltech.edu/project/pathos
请参见http://trac.mystic.cacr.caltech.edu/project/pathos或http://arxiv.org/pdf/1202.1056 f或者进一步的信息。
关键词：数值计算符号张量微积分缓存lambdify几何辛积分
平台：未知
需要python:>；=3
欢迎加入QQ群-->： 979659372
