Scaleogram 项目安装与使用教程
2024-09-26 16:28:02作者:龚格成
1. 项目目录结构及介绍
Scaleogram 项目的目录结构如下:
scaleogram/
├── doc/
│ ├── scale-to-frequency.ipynb
│ └── ...
├── lib/
│ └── scaleogram/
│ ├── __init__.py
│ └── ...
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── Makefile
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── ...
目录结构介绍
- doc/: 包含项目的文档文件,如 Jupyter Notebook 文件
scale-to-frequency.ipynb
,用于展示和解释项目的功能。 - lib/scaleogram/: 包含项目的主要代码文件,如
__init__.py
等。 - LICENSE: 项目的许可证文件,Scaleogram 使用 MIT 许可证。
- MANIFEST.in: 用于指定在打包时需要包含的文件。
- Makefile: 项目的 Makefile,可能包含一些自动化任务。
- README.md: 项目的 README 文件,包含项目的简介、安装方法、使用说明等。
- requirements.txt: 项目的依赖文件,列出了项目运行所需的 Python 包。
- setup.py: 项目的安装脚本,用于安装项目及其依赖。
2. 项目启动文件介绍
Scaleogram 项目的启动文件主要是 setup.py
。该文件用于安装项目及其依赖。以下是 setup.py
的基本内容:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='scaleogram',
version='0.9.5',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'PyWavelets>=1.0',
'matplotlib>=2.0',
'numpy>=1.0'
],
author='Alexandre Sauve',
description='Scaleogram plot for Continuous Wavelet Transform made easy',
license='MIT',
keywords='wavelet transform scaleogram',
url='https://github.com/alsauve/scaleogram',
)
启动文件介绍
- setup.py: 该文件使用
setuptools
库来定义项目的元数据和依赖项。通过运行python setup.py install
,可以安装 Scaleogram 及其依赖。
3. 项目的配置文件介绍
Scaleogram 项目没有明显的配置文件,但可以通过 requirements.txt
文件来管理项目的依赖。以下是 requirements.txt
的内容:
PyWavelets>=1.0
matplotlib>=2.0
numpy>=1.0
配置文件介绍
- requirements.txt: 该文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本要求。通过运行
pip install -r requirements.txt
,可以安装所有依赖项。
总结
Scaleogram 是一个用于连续小波变换(CWT)的简单易用的绘图工具。项目的目录结构清晰,主要代码文件位于 lib/scaleogram/
目录下。项目的启动文件 setup.py
用于安装项目及其依赖,而 requirements.txt
文件用于管理项目的依赖项。通过这些文件,用户可以轻松地安装和使用 Scaleogram 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
211
2.21 K

暂无简介
Dart
520
115

Ascend Extension for PyTorch
Python
64
94

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++
552
87

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
209
285

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

🎉 (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
978
578

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
147
194