DFT的matlab源代码 描述 TB2J是一个开源python程序包，用于从DFT计算Heisenberg模型中的磁相互作用参数。 它使用磁力定理并以格林函数方法中的局部刚性自旋旋转作为扰动。 功能包括： 计算海森堡模型中的参数，包括各向同性交换，各向异性交换，Dyzanoshinskii-Moriya相互作用。 可以与Wannier90一起使用来自许多DFT代码的输入，例如Abinit，Quantum Espresso，Siesta，VASP等。 可以将DFT代码的输入与Siesta的数字轨道一起使用。 根据海森堡哈密顿量计算磁振子能带结构。 生成自旋动力学/蒙特卡洛代码MULTIBINIT的输入。 仅需要基态DFT计算。 无需超级电池。 计算远距离的磁性相互作用。 最少的用户输入，允许像体验和自动工作流程这样的黑匣子。 输入端（DFT哈密顿量）和输出端（海森堡模型）均具有多功能API。 有关更多信息，请参阅以下文档： 依存关系 python（经过ver 3.6测试） 麻木 科学的 ASE（原子模拟环境） matplotlib（可选），如果您想直接绘制磁振子能带结构。 sisl（可

和弦PRO发布 是功能齐全的和弦可视化API，可产生漂亮的交互式可视化效果，例如Reddit主页上的特色。 产生漂亮的交互式和弦图。 自定义颜色和字体大小。 访问“分开”模式，使图的两侧都可用。 在悬停时添加图像和文本， 访问更高级的自定义设置，包括HTML注入。 无需开放源代码即可用于商业用途。 目前支持Python，JavaScript和Rust，还有更多（接受请求）。 变更日志： 2020年12月23日现在支持reverse_gradients 。 2020年12月2日现在具有[更好的支持]，可以使用conjunction参数对文本进行自定义。 2020年11月2

集群合奏 用于集群集成的Python软件包。 聚类集成使用从多个聚类算法获得的基本聚类生成单个共识聚类。 共识聚类稳定地实现了较高的聚类性能。 安装 pip install ClusterEnsembles 用法 参考文献[1]中集群集成的简单示例。 >> > import numpy as np >> > import ClusterEnsembles as CE >> > base_cluster1 = np . array ([ 1 , 1 , 1 , 2 , 2 , 3 , 3 ]) >> > base_cluster2 = np . array ([ 2 , 2 , 2 , 3 , 3 , 1 , 1 ]) >> > base_cluster3 = np . array ([ 4 , 4 , 2 , 2 , 3 , 3 , 3 ]) >> > base_cluster4 =

bo 用于模块化贝叶斯优化的Python软件包。 该程序包提供了对可能的噪声损坏函数f进行优化的方法。 特别是，此程序包使我们可以优先考虑f的可能行为并选择点，以便收集有关函数及其最大值的信息。 安装 安装此软件包的最简单方法是运行 pip install -r https://github.com/mwhoffman/pybo/raw/master/requirements.txt pip install git+https://github.com/mwhoffman/pybo.git 这将安装软件包及其任何依赖项。 安装软件包后，即可直接通过python运行随附的演示。 例如，通过运行 python -m pybo.demos.animated 演示的完整列表可以在查看。 之前的版本 当前版本的pybo与以前的版本相比，其界面已有一些更改。 该软件包的先前稳定版本可以在找到。 例

Mapzen Geohash geohash 是一种编码地理坐标的便捷方法，其中 geohash 中的每个字符都增加了额外的精度。 这使得 geohashes 非常适合索引机制、对地理位置实体进行分组以及根据所需的详细程度对坐标进行紧凑编码。 关于 Geohashes 的更多信息： 这个 Python 包包含用于编码和解码 geohashes 的简单工具。 安装 使用pip安装： pip install mzgeohash 或者，或克隆此存储库，并使用 setup.py 进行安装： python ./setup.py install 示例用法 >>> import mzgeohash >>> mzgeohash.decode('xn76urwe1g9y') (139.76608408614993, 35.681382017210126) >>> mzgeohash.enco

matlab小波平滑代码Python的经验小波变换 巴西尔·赫拉特（Basile Hurat） 介绍 这是Python中经验小波变换包的文档。 经验小波是小波的概括。 经验小波族可以由母子波的平移，缩放和调制形成。 这使它们比传统的小波更具适应性，并且已经使用算法基于它们分解的信号的信息来构造一系列小波。 以下论文更详细地介绍了经验小波： ewt1d ewt2d 比例空间 重量 连续的 该软件包最初基于Jerome Gilles（）的MATLAB软件包，并包括基于Michael Elad（）的MATLAB代码的某些功能（ppfft，ippfft，appfft，fracfft）的python实现。 该软件包的主要功能是： ewt1d.py ewt1d ：一维经验小波变换 iewt1d ：一维逆经验小波变换 ewt2d.py ewt2dTensor ：二维经验张量变换 iewt2dTensor ：二维逆经验张量变换 ewt2dLP ：2D经验Littlewood-Paley变换 iewt2dLP ：二维逆经验Littlewood-Paley变换 ewt2dRidgelet ：2D经验脊波变

纯LDP pure-LDP是一个Python软件包，提供了各种最新LDP算法（“频率Oracle”和“重磅炸弹”）的简单实现，其主要目标是提供一个简单的接口来对这些算法进行基准测试和实验。 Wang等人在一文中详细介绍了pure-LDP，它最初是用于纯LDP频率预言的软件包，但后来演变为实现许多其他最新的LDP频率估计协议，例如Apple的CMS / HCMS和Google的RAPPOR。 它还包含各种重击手协议的实现，例如Apple的Sequence Fragment Puzzle（SFP）和Prefix Extending Method（PEM）。 该库的主要目标是开发一个框架，该框架允许轻松使用频率预言数据库（FO）进行基准测试和实验，轻松扩展以实施新的预言数据库以及灵活替换当前协议中的FO（即，将FO与繁重的混合和匹配）打手协议）。 安装 使用软件包管理器进行安装。 pip

结构因果模型 一个实现结构因果模型（SCM）的Python包。 该软件包使从结构因果模型到图形的转换成为可能。 也可以直接从系数矩阵（即图的加权邻接矩阵）生成线性结构因果模型。 “图形”对象是通过提供一个邻接矩阵（和一个名称，可选）来定义的。 它们包含并维护图形的不同表示形式，视情况而定，这些表示形式可能会很有用，并且提供了从任何一种表示形式转换为任何其他表示形式的工具。 当前实现的表示为： 通过邻接矩阵， 通过邻接表， 通过边缘（“类型化”边缘：无边缘，向前，向后或无向边缘）。

pscore_match 用于倾向得分匹配的Python包

- py-pde是一个Python软件包，用于求解偏微分方程（PDE）。 该程序包提供了可在其上定义标量和张量字段的网格的类。 关联的微分算子是使用numba编译的有限差分实现来计算的。 这允许定义，检查和求解典型的PDE，例如在物理动力系统研究中出现的PDE。 该软件包的重点在于易于使用，以探索PDE的行为。 但是，可以使用numba透明地编译核心计算，以提高速度。 安装 py-pde在pypi上可用，因此您应该可以通过pip安装它： pip install py-pde 为了使软件包的所有功能可用，您可能还需要安装以下可选软件包： pip install h5py pandas tqdm 此外，需要安装ffmpeg来创建电影。 或者，您可以使用频道通过安装py-pde ： conda install -c conda-forge py-pde 使用conda安装包括所