Anaconda确实带来了很多方便，但是之前也过多的依赖了conda自带的一键下载python包的功能。这不，这几天突然要用FastFM这个包，无奈conda里没有，于是只能从github下载下来，实现本地安装。 以下是手动下载和安装步骤： 一、从GitHub上下载： 选择releases，里面会看到一系列版本的包，选择自己电脑对应的型号，点击下载。我选择的是fastFM-0.2.11-cp36-cp36m-macosx_10_7_x86_64.whl，由于电脑是mac，python版本为3.6： 二、将下载下来的包放到本地文件夹中，我是放到了./Anaconda3/pkgs中，方便管理

一个小的 Python 类，将帮助您探索高斯羽流建模。 做法：加量调料，干敷。

matlab显示方程图像代码PyAbel自述文件 注意：此自述文件最好视为的一部分。 介绍 PyAbel是一个Python软件包，提供了正向和反向功能。 前向Abel变换获取一个圆柱对称3D对象的切片，并提供该对象的2D投影。 逆Abel变换采用2D投影并重建圆柱对称3D分布的切片。 阿贝尔逆变换在分析角度分辨的光电子/光子光谱，等离子羽流，火焰和太阳掩星的投影中起着重要作用。 PyAbel提供了几种Abel变换算法的有效实现，以及用于对图像进行居中，对称化图像以及计算诸如径向强度分布和各向异性参数之类的属性的相关工具。 转换方法 数字Abel变换的结果取决于所使用的确切方法。 到目前为止，PyAbel包括以下内容： basex -Dribinski及其同事的高斯基集扩展。 hansenlaw -Hansen和Law的递归方法。 分析型Abel变换方程的direct -数值积分。 two_point - two_point和同事的“两点”方法。 three_point - three_point和同事的“三点”方法。 onion_peeling - onion_peeling和同事的“

穆拉恩 一个用于从标记的数据中引入隶属函数的python包 mulearn是一个python软件包，实现了用于数据驱动的模糊集归纳方法的方法，如 D. Malchiodi和W. Pedrycz，通过修改的支持向量聚类学习模糊集的隶属函数，见F. Masulli，G。Pasi e R. Yager（编辑），模糊逻辑和应用。 第10届国际讲习班，2013年世界自然基金会，意大利热那亚，2013年11月19日至22日。 8256，瑞士施普林格国际出版社，人工智能讲座，2013年； D. Malchiodi和AGB Tettamanzi，通过修正的支持向量聚类预测OWL公理的可能性得分，见H. Haddad，RL Wainwright e R. Chbeir（编辑），SAC'18：第33届ACM年度应用计算研讨会论文集，ACM（ISBN 9781450351911），1984-1991，201

PyVCD PyVCD包按照IEEE 1364-2005中的规定写入值更改转储（VCD）文件。 阅读。 访问 。 快速开始 >>> import sys >>> from vcd import VCDWriter >>> with VCDWriter(sys.stdout, timescale='1 ns', date='today') as writer: ... counter_var = writer.register_var('a.b.c', 'counter', 'integer', size=8) ... real_var = writer.register_var('a.b.c', 'x', 'real', init=1.23) ... for timestamp, value in enumerate(range(10, 20, 2)): .

仪器套件 InstrumentKit 是一个开源 Python 库，旨在帮助最终用户通过 PC 直接与他们的设备进行通信。 InstrumentKit 旨在通过提供与连接和供应商无关的 API 来实现这一点。 用户可以在各种连接类型（以太网、gpib、串行、USB）之间自由切换，而不会影响他们的代码。 由于 API 在类似仪器中是一致的，例如，用户可以从 1980 年代使用 GPIB 的万用表升级到使用以太网的现代 Keysight 34461a，只需更改一次线路即可。 支持的通讯方式有： Galvant Industries GPIBUSB 适配器 ( open_gpibusb ) 序列号（ open_serial ） 套接字（ open_tcpip ） 签证 ( open_visa ) 从 unix 文件读/写 ( open_file ) USBTMC ( open_u

用于读取和写入FITS文件的python库。 描述 这是用c和python编写的python扩展。 数据被读取到数字python数组中。 该软件包捆绑了cfitsio版本，无需安装自己的版本，也不会与已安装的版本冲突。 一些功能 读取和写入图像，二进制和ASCII表扩展名。 读取表列和行的任意子集，而无需将所有数据加载到内存中。 读取图像子集而不读取整个图像。 将子集写入现有图像。 写入和读取可变长度表列。 使用类似于numpy数组的切片符号读取图像和表格。 这就像更强大的memmap，因为它可以识别表的列。 将行追加到现有表。 删除行集和行范围。 调整表大小或插入行。 查询表中的列和行。 读写标题关键字。 以图块压缩格式（RICE，GZIP，PLIO，HCOMPRESS）读取和写入图像。 直接读取/写入gzip文件。 读取unix compress（.Z，.zip）和

pyedf Python包，用于读取EEG数据并将其写入欧洲数据格式文件。 py3k分支提供了与Python 3兼容的实验版本。 EDF标准于年引入。 带有注释的EDF扩展最初于进行了描述，并于年发布的EDF +标准进行了形式化。 网站同时描述了这两个标准并讨论了实施细节。 由于EDF是一种广泛使用的格式，因此存在用于读取和写入EDF文件的多种实现。 大多数Python实现由围绕C代码实现的包装组成，这使安装更加繁琐并降低了可移植性。 此实现是在纯Python中实现的，对外部包的依赖有限。 也可以看看

python3上实现数据包络分析（DEA），附原始代码，原数据

梯度集中TensorFlow 这个Python套件在TensorFlow中实现了梯度集中，这是Yong等人建议的一种简单有效的针对深度神经网络的优化技术。 。 它既可以加速训练过程，又可以提高DNN的最终泛化性能。 安装 运行以下命令进行安装： pip install gradient-centralization-tf 用法 为指定的优化器创建集中式渐变函数。 参数： optimizer ：一个tf.keras.optimizers.Optimizer object 。 您正在使用的优化程序。 例子： >> > opt = tf . keras . optimizers . Adam ( learning_rate = 0.1 ) >> > optimizer . get_gradients = gctf . centralized_gradients_for_optimize