【亲测免费】 PyVista 开源项目教程
2026-01-16 10:05:00作者:魏献源Searcher
项目的目录结构及介绍
PyVista 项目的目录结构如下:
pyvista/
├── Makefile
├── README.rst
├── SECURITY.md
├── codecov.yml
├── environment.yml
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── requirements_docs.txt
├── requirements_test.txt
├── setup.py
├── pyvista/
│ ├── __init__.py
│ ├── core/
│ ├── examples/
│ ├── filters/
│ ├── plotters/
│ ├── themes/
│ ├── utilities/
│ └── ...
├── docs/
│ ├── Makefile
│ ├── conf.py
│ ├── index.rst
│ └── ...
└── tests/
├── __init__.py
├── test_core.py
├── test_examples.py
└── ...
主要目录介绍
pyvista/: 包含 PyVista 库的核心代码。core/: 核心功能模块。examples/: 示例代码。filters/: 过滤器功能模块。plotters/: 绘图功能模块。themes/: 主题设置模块。utilities/: 工具函数模块。
docs/: 文档目录,包含 Sphinx 文档配置和源文件。tests/: 测试代码目录,包含各种单元测试和集成测试。
项目的启动文件介绍
PyVista 项目的启动文件是 setup.py。这个文件用于安装和管理 PyVista 库。通过运行以下命令可以安装 PyVista:
pip install .
setup.py 文件主要负责以下任务:
- 定义项目元数据(如名称、版本、作者等)。
- 指定依赖项。
- 配置构建和安装过程。
项目的配置文件介绍
PyVista 项目的配置文件主要包括以下几个:
pyproject.toml: 用于配置项目构建工具和依赖项。environment.yml: 用于配置 Conda 环境。requirements.txt: 列出了项目运行所需的 Python 包。requirements_docs.txt: 列出了构建文档所需的 Python 包。requirements_test.txt: 列出了运行测试所需的 Python 包。
pyproject.toml 示例
[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"
[project]
name = "pyvista"
version = "0.30.0"
description = "3D plotting and mesh analysis through a streamlined interface for the Visualization Toolkit (VTK)"
authors = [
{ name="Bane Sullivan", email="bane.sullivan@kitware.com" },
{ name="Alexander Kaszynski", email="akaszynski@kitware.com" }
]
license = { file="LICENSE" }
readme = "README.rst"
requires-python = ">=3.6"
dependencies = [
"numpy",
"vtk",
"matplotlib",
"imageio"
]
environment.yml 示例
name: pyvista
channels:
- conda-forge
dependencies:
- python=3.8
- numpy
- vtk
- matplotlib
- imageio
通过这些配置文件,用户可以轻松地安装和管理 PyVista 及其依赖项。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
28
15
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
660
4.26 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.54 K
894
Ascend Extension for PyTorch
Python
505
610
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
392
289
暂无简介
Dart
909
219
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
69
21
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
940
867
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.33 K
108