ITU-Rpy 项目使用教程
2025-04-15 02:00:09作者:尤峻淳Whitney
1. 项目的目录结构及介绍
ITU-Rpy 是一个 Python 实现的 ITU-R P. 推荐的大气衰减模型。以下是其目录结构及其简要介绍:
ITU-Rpy/
├── .github/ # GitHub 相关的配置文件
├── docs/ # 项目文档
├── examples/ # 使用示例
├── itur/ # 核心代码模块
├── test/ # 测试代码
├── .gitattributes/ # Git 属性配置
├── .gitignore/ # Git 忽略文件配置
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE.txt # 项目许可证
├── MANIFEST.in # 打包配置
├── README.md # 项目介绍
├── README.rst # 项目介绍(reStructuredText 格式)
├── codevoc.yml # 代码词汇表
├── requirements.txt # 项目依赖
├── setup.cfg # 设置配置
├── setup.py # 设置脚本
.github/: 包含 GitHub 工作流程和模板等。docs/: 包含项目的文档资料。examples/: 提供了一些使用ITU-Rpy的示例代码。itur/: 包含了 ITU-Rpy 的主要功能和模型实现。test/: 包含了用于验证 ITU-Rpy 功能的测试代码。.gitattributes/: 配置 Git 处理文件的各种属性。.gitignore/: 指定 Git 忽略跟踪的文件。CONTRIBUTING.md: 为贡献者提供指南。LICENSE.txt: 项目使用的 MIT 许可证文本。MANIFEST.in: 指定打包时包含的文件。README.md: 项目的主介绍文件。README.rst: 项目介绍文件的 reStructuredText 格式版本。codevoc.yml: 用于代码词汇的描述。requirements.txt: 列出了项目运行所依赖的 Python 包。setup.cfg: 包含了项目的打包和分发配置。setup.py: 用于构建和打包项目的 Python 脚本。
2. 项目的启动文件介绍
ITU-Rpy 项目的启动主要是通过其 Python 包中的函数和类来进行的。没有特定的启动文件,但是以下是一个基本的示例,展示了如何导入 ITU-Rpy 的模块并使用其中的功能:
import itur
# 定义频率、天线尺寸、仰角等参数
frequency = 22.5 * itur.u.GHz # 链接频率
dish_diameter = 1 * itur.u.m # 接收天线尺寸
elevation_angle = 60 # 仰角
time_percent = 3 # 衰减值被超过的百分比时间
# 生成规则的纬度和经度网格点
latitude, longitude = itur.utils.regular_lat_lon_grid()
# 计算大气衰减
atmospheric_attenuation = itur.atmospheric_attenuation_slant_path(
latitude, longitude, frequency, elevation_angle, time_percent, dish_diameter)
# 可视化衰减结果
itur.plotting.plot_in_map(atmospheric_attenuation.value, latitude, longitude, cbar_text='大气衰减 [dB]')
这个代码片段展示了如何使用 ITU-Rpy 来计算和可视化特定参数下的大气衰减。
3. 项目的配置文件介绍
ITU-Rpy 的配置主要是通过 Python 包的 setup.py 文件来进行的,以下是该文件的主要内容:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='ITU-Rpy',
version='0.4.0',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'numpy',
'scipy',
'pyproj',
'astropy',
# 推荐安装的包
'cartopy',
'matplotlib',
],
# 其他元数据
author='Inigo del Portillo',
author_email='inigo.delportillo@itu.int',
description='A python implementation of the ITU-R P. Recommendations to compute atmospheric attenuation in slant and horizontal paths.',
license='MIT',
keywords='satellite atmospheric-modelling',
url='https://github.com/inigodelportillo/ITU-Rpy',
# 其他选项...
)
这个文件定义了 ITU-Rpy 包的名称、版本、包含的包、依赖项和其他元数据。用户可以通过修改 install_requires 列表来添加或删除项目依赖。此外,ITU-Rpy 还推荐安装 cartopy 和 matplotlib 以便在地图上显示结果。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
660
308
🔥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
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878