什么是pyRANSAC-3D？ pyRANSAC-3D是随机样本共识（RANSAC）方法的开源实现。 它适合点云中的原始形状（例如平面，长方体和圆柱体）以适应多种应用：3D猛击，3D重建，对象跟踪等。 特征： 安装 要求：脾气暴躁 用安装： pip3 install pyransac3d 看一看： 示例1-平面RANSAC import pyransac3d as pyrsc points = load_points (.) # Load your point cloud as a numpy array (N, 3) plane1 = pyrsc . Plane () best_eq , best_inliers = plane1 . fit ( points , 0.01 ) 平面方程Ax + By + Cz + D中的结果： [1, 0.5, 2, 0] 1、0.5、2、0

说明 1.windows上安装安卓模拟器，安卓版本5.1以上 2.模拟器里下载安装最新的微信6.6.1 3.最好使用python2.7，python3的pyhook包有bug，解决比较麻烦 步骤 1.windows上安装python2.7，配置好环境变量和pip 2.到这个网站下载对应版本的pyHook和pywin32 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs 2.打开cmd，安装下载好的whl文件和其他库 pip install pywin32-221-cp27-cp27m-win_amd64.whl pip install pyHook-1.5.

多渠道管理实用程序 SignalManager 类是用于管理多通道时间序列信号和这些信号中的事件的主要类。 它有许多有用的功能，用于加载、拼接、基于事件控制时序等，以及首先将数据与事件纪元对齐。 有关此类的 API，请参阅 docs 文件夹。 它还提供文件格式从 .edf 或 .fiff 到 .hd5 的自动转换。 大多数数据都存储为 Pandas 数据帧或系列，因此请对此感到满意。 信号数据 该类通过私有数据帧 __signal 维护有关网格信号的大部分信息。 这直接与 .hd5 接口以提供有效的磁盘/内存权衡。 请注意，这意味着如果在给定时间实例化了多个 SignalManger，那么它将修改相同的数据。 检查 hd5 或代码表明它具有 __signal Dataframe 以下字段： times ：数据中每个样本的时间向量 数据：这是多通道数据 频道：一系列频道名称 fs ：采样频

野性点点 BOTW文件格式的简单编辑器 设置 需要x64的最新（2019）Visual C ++可再发行版本，可下载。 安装Python 3.7+（ 64位版本），然后运行pip install wildbits 。 用法 要运行Wild Bits，请在命令控制台中键入wildbits 。 或者，运行python -m wildbits 。 Wild Bits可以编辑《塞尔达传说：荒野之息》中的大多数通常改装的非图形文件类型，包括SARC存档，（RSTB）以及BYML，AAMP和MSBT文件。 大多数格式由功能强大且可靠的库处理，可确保准确性和与游戏的兼容性。 一般用法说明：Wild Bits自动处理yaz0压缩/解压缩。 Yaz0压缩文件会自动解压缩，保存时，Wild Bits将根据文件扩展名是否具有添加的.s前缀来确定是否进行yaz0压缩。 大/小端序差异也大多会自动处理。 SA

mx3tools 这是我制作的用于使用Mumax3运行和分析仿真的python工具的集合。 尽管它确实具有许多实用程序，但对于运行微磁模拟的任何人都将是有用的，但它不打算用作通用软件包。 安装 cd mx3tools pip install . 如果要安装mx3tools以便源可编辑，请使用pip install -e . 。 功能亮点 从simulation.out/*.ovf加载一组模拟文件到numpy数组中： from mx3tools import ovftools data = ovftools . group_unpack ( 'simulation.out/' ) 数据将加载到形状为数组(n_files, nz, ny, nx, 3)的数组中，其中n_files是目录中.ovf文件的数量， nz ， ny和nx是沿z的模拟单元格的数量， y和x。 最后一个维度将磁化方

Pyomeca是一个python库，可让您进行完整的生物力学分析。 以一种简单，逻辑和简洁的方式。 pyomeca文档 请参阅Pyomeca的。 例子 pyomeca实现了生物力学中常用的专门功能。 例如，让我们处理此包含的肌电数据。 您可以使用我们的活页夹服务器继续安装，而无需进行任何安装： from pyomeca import Analogs data_path = "../tests/data/markers_analogs.c3d" muscles = [ "Delt_ant" , "Delt_med" , "Delt_post" , "Supra" , "Infra" , "Subscap" , ] emg = Analogs . from_c3d ( data_path , suffix_delimiter = "." ,

是一个工具，该工具用来定时重启windows下面的程序，比如nodejs服务器重启等工作,需要用到python环境，有需要工具的可以下载看看.

Py指纹 用于描述由不同工具（例如RDKit，CDK和OpenBabel）提供的分子的化学指纹类型很多。 该软件包旨在总结所有内容。 依存关系 适用于python 3.6或更高版本的Anaconda Java SE开发套件11 py pip install jpype1 RDKit conda install -c rdkit rdkit OpenBabel conda install -c conda-forge openbabel 安装 pip install git+git://github.com/hcji/PyFingerprint@master 用法 from PyFingerprint.All_Fingerprint import get_fingerprint fps = get_fingerprint('CCCCN', fp_type='dayligh

模型预测控制python工具箱 do-mpc是用于健壮模型预测控制（MPC）和移动视域估计（MHE）的综合开源工具箱。 do-mpc为非线性系统提供有效的公式化表示，并解决控制和估计问题，其中包括处理不确定性和时间离散化的工具。 do-mpc的模块化结构包含仿真，估算和控制组件，可以轻松扩展和组合这些组件以适合许多不同的应用程序。 总之， do-mpc提供以下功能： 非线性经济模型预测控制 支持微分代数方程（DAE） 有限元上正交配置的时间离散化 鲁棒的多阶段模型预测控制 运动视界状态和参数估计 模块化设计，可以轻松扩展 do-mpc软件基于Python，因此可在任何具有Python 3.x发行版的操作系统上使用。 do-mpc由塞巴斯蒂安·恩格尔（Sebastian Engell）领导的多特蒙德工业大学DYN主席Sergio Lucia和Alexandru Tatulea开发。

Python MIP（混合整数线性编程）工具 套件网站： : Python MIP是用于混合整数线性程序（MIP）建模和解决方案的Python工具集合。 MIP语法受启发。 就像一样，它也提供对高级求解器功能的访问，例如切割生成，惰性约束，MIPstart和解决方案池。 移植Pulp和Gurobi模型应该很容易。 MIP的一些主要功能包括： 高级建模：就像使用这样的高级语言一样，用Python轻松编写MIP模型：运算符重载使使用Python编写线性表达式变得容易。 全功能： 剪切生成器和惰性约束：通过在分支和剪切搜索过程中仅生成所需的不等式来处理具有大量约束的强公式； 解决方案池：查询在搜索过程中找到的精英解决方案集； MIPStart：使用问题相关的启发式方法为MIP搜索生成初始可行的解决方案。 快速：Python MIP软件包使用现代的python 模块直接调用已安