天文学机器学习和数据挖掘工具
项目描述
AstroML是一个基于numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib构建的Python模块，用于机器学习和数据挖掘，并采用BSD许可证发布。它包含一个不断增长的统计和机器学习函数库，用于在Python中分析天文数据，以及用于几个公开天文数据集的加载器，还有大量分析和可视化天文数据集的示例。
该项目始于2012年，由Jake VanderPlas发起，作为Zeljko Ivezic、Andrew Connolly、Jacob VanderPlas和Alex Gray合著的书籍《天文学中的统计、数据挖掘和机器学习》的配套材料。
重要链接
安装
在安装之前，请确保您的系统满足以下依赖项列表中的要求。
核心
要在您的家目录中安装核心 astroML 包，请使用
pip install astroML
astroML 的 conda 包可在 conda-forge 或 astropy conda 频道中找到
conda install -c astropy astroML
核心包是纯 Python 编写的，因此大多数系统上的安装应该很简单。要从源安装，请使用
python setup.py install
您可以使用以下命令指定安装的任意目录
python setup.py install --prefix='/some/path'
在 Linux/Unix 系统上全局安装
python setup.py build sudo python setup.py install
依赖项
astroML 中有两个级别的依赖项。 核心 依赖项是核心 astroML 包所必需的。 可选 依赖项是运行某些（但不是所有）示例脚本所必需的。每个示例脚本将在文件顶部列出其可选依赖项。
核心依赖项
核心 astroML 包需要以下内容（某些功能可能适用于旧版本）
Python 版本 3.6+
Numpy >= 1.13
Scipy >= 0.18
Scikit-learn >= 0.18
Matplotlib >= 3.0
AstroPy >= 3.0
可选依赖项
一些示例脚本需要特定的或升级的包。这些要求在特定脚本的顶部列出
HEALPy 提供了 HEALPix 像素化方案的接口，以及快速球谐变换。
开发
本软件包旨在成为高质量天文学代码的仓库，并鼓励提交新例程。安装版本控制系统 Git 后，您可以使用以下命令从 GitHub 获取最新源代码
git clone git://github.com/astroML/astroML.git
或如果您有写入权限
git clone git@github.com:astroML/astroML.git
贡献
我们强烈鼓励贡献有用的天文学相关代码：为了让 astroML 成为 python/astronomy 社区的相关工具，它需要随着研究领域的发展而发展。以下是贡献的一些指南
一般
任何贡献都应通过 github pull request 系统进行（更多信息，请参阅 帮助页面 提交给 astroML 的代码应符合 BSD 风格许可，并遵循 PEP8 风格指南。
文档和示例
所有提交的代码都应遵循 Numpy 文档指南 进行文档编写。这是 scipy 宇宙中许多软件包使用的统一文档风格。
此外，强烈建议创建示例脚本，以展示该方法在天文学数据集上的实用性（最好利用 astroML.datasets 中的加载器）。这些示例脚本位于主源仓库的 examples 子目录中。
下载文件
下载适用于您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解有关 安装包 的更多信息。
源代码分发
构建分发
astroML-1.0.2.post1.tar.gz 的散列值
| 算法 | 散列摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 45188a7a88a36ca3ec5a3aa04e5fa227f42d17415a6e168fb523375c1aabe291 |
|
| MD5 | 9c35d0f328c90e33c8419ce80c4c7db3 |
|
| BLAKE2b-256 | c1d9e32e3f8a9742503f789920972d3c9fa09a461e5ba058229fd62b61959d45 |
astroML-1.0.2.post1-py3-none-any.whl 的散列值
| 算法 | 散列摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | e87b2bda2526e678e62954d5230351fe389039390bd0c99a25e6c41a95f863f3 |
|
| MD5 | b900186ccdcf4d6a7020b0e2a53d419e |
|
| BLAKE2b-256 | e28ddde340d0547aa62a3ea8197eb2b82aa42f9f92af2a3d53daa310c714eb15 |